Главная / Нейронные сети

Нейронные сети

Статьи рассказывающие про строение нейронных сетей, их виды и выполняемые ими действия.

Несмотря на большое разнообразие вариантов нейронных сетей, все они имеют общие черты. Так, все они, так же, как и мозг человека, состоят из большого числа связанных между собой однотипных элементов – нейронов, которые имитируют нейроны головного мозга.

Многие понятия, относящиеся к методам нейронных сетей, лучше всего объяснять на примере конкретной нейронно-сетевой программы.

Нейронные сети возникли из исследований в области искусственного интеллекта, а именно, из попыток воспроизвести способность биологических нервных систем обучаться и исправлять ошибки, моделируя низкоуровневую структуру мозга (Patterson, 1996). Основной областью исследований по искусственному интеллекту в 60-е – 80-е годы были экспертные системы. Такие системы основывались на высокоуровневом моделировании процесса мышления (в частности, на представлении, что процесс нашего мышления построен на манипуляциях с символами). Скоро стало ясно, что подобные системы, хотя и могут принести пользу в некоторых областях, не ухватывают некоторые ключевые аспекты человеческого интеллекта. Согласно одной из точек зрения, причина этого состоит в том, что они не в состоянии воспроизвести структуру мозга. Чтобы создать искусственных интеллект, необходимо построить систему с похожей архитектурой.

 

Июль, 2017

  • 31 июля

    Как работает нейронный машинный перевод?

    Описание процессов машинного перевода основанного на базе правил (Rule-Based), машинного перевода на базе фраз (Phrase-Based) и нейронного перевода В этой публикации нашего цикла step-by-step статей мы объясним, как работает нейронный машинный перевод и сравним его с другими методами: технологией перевода на базе правил и технологией фреймового перевода (PBMT, наиболее популярным подмножеством которого является статистический машинный [...]

  • 26 июля

    Как научить свою нейросеть генерировать стихи

    Умоляю перестань мне сниться Я люблю тебя моя невеста Белый иней на твоих ресницах Поцелуй на теле бессловесномКогда-то в школе мне казалось, что писать стихи просто: нужно всего лишь расставлять слова в нужном порядке и подбирать подходящую рифму. Следы этих галлюцинаций (или иллюзий, я их не различаю) встретили вас в эпиграфе. Только это стихотворение, конечно, [...]

  • 25 июля

    Neural conversational models: как научить нейронную сеть светской беседе. Лекция в Яндексе

    Хороший виртуальный ассистент должен не только решать задачи пользователя, но и разумно отвечать на вопрос «Как дела?». Реплик без явной цели очень много, и заготовить ответ на каждую проблематично. Neural Conversational Models — сравнительно новый способ создания диалоговых систем для свободного общения. Его основа — сети, обученные на больших корпусах диалогов из интернета. Борис Янгель [...]

  • 18 июля

    Использование нейронных сетей для распознавания рукописных цифр Часть 1

    В этой серии статей приведу краткий перевод с английского языка первой главы книги Майкла Нильсона “Neural Networks and Deep Learning”.   Перевод я разбил на несколько статей на хабре, чтобы было удобнее читать: Часть 1) Введение в нейронные сети Часть 2) Построение и градиентный спуск Часть 3) Реализация сети для распознавания цифр Часть 4) …

Ноябрь, 2016

  • 19 ноября

    Переводчик от Microsoft теперь работает с помощью нейронной сети

    В компании Microsoft придумали, как сделать машинный перевод неотличимым от выполненного человеком. Результаты можно увидеть уже сейчас. Перевод с иностранного языка является одной из самых сложных компьютерных задач. Хотя качество машинного перевода значительно выросло за последнее время, оно ещё сильно отстаёт от качества перевода, выполненного человеком. Поэтому компания Microsoft начала использовать в своём переводчике самые современные [...]

  • 13 ноября

    Обучаем нейросеть играючи

    Разработки в области нейронных сетей в этом году пережили настоящий бум. Свои алгоритмы мы продемонстрировали в Artisto и Vinci, Google — в AlphaGo, Microsoft — в ряде сервисов для идентификации изображений, были запущены такие стартапы, как MSQRD, Prisma и другие. Приложения на основе нейросетей мгновенно занимали первые строчки рейтингов, в первые десять дней после релиза [...]

  • 13 ноября

    Как сейчас используют нейросети: от научных проектов до развлекательных сервисов

    В 1960-х годах появился новый подраздел информатики — искусственный интеллект (ИИ). Полвека спустя инженеры продолжают развивать обработку естественного языка и машинное обучение, чтобы оправдать надежды на появление сильного ИИ. Мы в 1cloud пишем в блоге не только о себе [клиентоориентированность, безопасность], но и разбираем занимательные темы вроде ментальных моделей или систем хранения данных на основе [...]

  • 13 ноября

    Deep Learning: Transfer learning и тонкая настройка глубоких сверточных нейронных сетей

    Введение Распространенной причиной потери зрения является диабетическая ретинопатия (ДР) — заболевание глаз при диабете. Исследование пациентов с помощью флюоресцентной ангиографии потенциально способно снизить риск слепоты. Существующие тенденции исследований показывают, что глубокие сверточные нейросети (ГСНС) весьма эффективны для автоматического анализа больших наборов изображений и для выявления отличительных признаков, по которым можно распределить изображения на разные категории [...]

  • 10 ноября

    Зоопарк архитектур нейронных сетей.

    Это первая часть, вот вторая. За всеми архитектурами нейронных сетей, которые то и дело возникают последнее время, уследить непросто. Даже понимание всех аббревиатур, которыми бросаются профессионалы, поначалу может показаться невыполнимой задачей. Поэтому я решил составить шпаргалку по таким архитектурам. Большинство из них — нейронные сети, но некоторые — звери иной породы. Хотя все эти архитектуры [...]

  • 10 ноября

    Google DeepMind научил ИИ узнавать объекты с одного «взгляда»

    Известно, что искусственному интеллекту нужны тысячи примеров, чтобы научиться распознавать новые объекты. В этом он значительно уступает человеку с его способностью узнавать класс предметов по одному представителю. К тому же, сам процесс обучения нейронной сети отнимает очень много времени. Компания DeepMind, подразделение Google, занимающееся разработками в области искусственного интеллекта, нашла способ обойти это. Исследователи DeepMind [...]