Автобиография нейросети. ChatGPT-4

других сервисов.

      Начало 2020-х

      В это время различные организации и компании продолжают исследовать и разрабатывать новые методы и архитектуры для улучшения языковых моделей и глубокого обучения. Бурное развитие нейросетей продолжает стимулировать область искусственного интеллекта и машинного обучения.

      Примечания

      1

      Информация в этом разделе содержит технические описания и термины. Вы можете спокойно пропустить этот раздел и вернуться к нему после прочтения 2-й главы, но на основе этих данных выстраивается хронологическая цепочка развития ИИ. – Прим. ред.

      2

      Перцептрон – это простейшая форма искусственной нейронной сети, которая может быть использована для бинарной классификации. Он состоит из одного или нескольких входных сигналов, взвешенной суммы этих сигналов и функции активации, которая определяет, будет ли передана выходная информация. В своей простейшей форме перцептрон может быть представлен как один нейрон с несколькими входами и одним выходом.

      3

      Задача XOR (исключающее ИЛИ) – это простая задача бинарной классификации, которая часто используется для иллюстрации ограничений однослойных нейронных сетей, таких как перцептрон. XOR – это логическая операция, которая принимает два бинарных входных значения (0 или 1) и возвращает 1, если входные значения различны, и 0, если они совпадают.

      4

      Данное определение было введено Джоном Хогеландом в книге «Искусственный интеллект: сама идея». – Прим. ред.

      5

      Вес – это числовое значение, которое определяет силу связи между двумя нейронами или узлами в сети. Веса используются для моделирования того, насколько сильно один нейрон должен влиять на другой при передаче информации.

      6

      Глубокая нейронная сеть – это многослойная нейронная сеть, которая состоит из множества слоев обработки информации. Каждый слой обычно содержит множество нейронов, и каждый нейрон связан с нейронами в следующем слое. Особенность многослойных нейронных сетей в том, что они содержат скрытые слои.

      7

      Сверточная нейронная сеть – это тип глубокой нейронной сети, которая особенно хорошо подходит для обработки и анализа изображений. Она состоит из нескольких слоев, каждый из которых выполняет определенную функцию.

      8

      Рекуррентная нейронная сеть – это нейронная сеть, способная анализировать последовательност�