Обработка нейросети

Нейросети используются для обработки изображений — алгоритмы искусственного интеллекта (ИИ) анализируют снимок целиком (свет, цвет, резкость, шум) и в автоматическом режиме выдают улучшенный результат. Некоторые функции обработки:

коррекция освещения и баланса цвета;

повышение чёткости и детализации;

снижение шума и визуальных артефактов;

удаление фона или объекта;

восстановление чёрно-белых старых фотографий;

цветокоррекция.

Для обработки визуального контента используются свёрточные нейронные сети (CNN) и генеративно-состязательные сети (GAN). CNN работают на анализе и обработке изображений, распознавая паттерны и выделяя ключевые элементы, а GAN помогают создавать новый контент, например, улучшать разрешение или добавлять реалистичные эффекты

• Потапов А. - Нелинейная динамика обработки информации в нейронных сетях
  Рассматривается возможная роль сложной динамики и хаоса в работе нейронных сетей, обрабатывающих информацию. В начале дан обзор принципов работы некоторых наиболее известных типов нейронных сетей...
  
  
• Символические вычисления
  Понятие символ настолько распространено в современной теории и практике искусственного интеллекта, что важность его трудно переоценить. Именно на этом понятии базируются главные связи между проблематикой искусственного интеллекта и формальными системами математики и логики. Если воспользоваться самой понятной терминологией, то символ — это нечто, замещающее другое нечто
  
  

---

---