Нейросети | Искусственный интеллект | AI - [5] :: Программы

"Нейронная сеть [1] (также искусственная нейронная сеть, ИНС) — математическая модель, а также её программное или аппаратное воплощение, построенная по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей — сетей нервных клеток живого организма. Это понятие возникло при изучении процессов, протекающих в мозге, и при попытке смоделировать эти процессы. Первой такой попыткой были нейронные сети У. Маккалока и У. Питтса[2]. После разработки алгоритмов обучения получаемые модели стали использовать в практических целях: в задачах прогнозирования, для распознавания образов, в задачах управления и др.
ИНС представляет собой систему соединённых и взаимодействующих между собой простых процессоров (искусственных нейронов). Такие процессоры обычно довольно просты (особенно в сравнении с процессорами, используемыми в персональных компьютерах). Каждый процессор подобной сети имеет дело только с сигналами, которые он периодически получает, и сигналами, которые он периодически посылает другим процессорам. И, тем не менее, будучи соединёнными в достаточно большую сеть с управляемым взаимодействием, такие по отдельности простые процессоры вместе способны выполнять довольно сложные задачи.
- С точки зрения машинного обучения, нейронная сеть представляет собой частный случай методов распознавания образов, дискриминантного анализа;
- С точки зрения математики, обучение нейронных сетей — это многопараметрическая задача нелинейной оптимизации;
- С точки зрения кибернетики, нейронная сеть используется в задачах адаптивного управления и как алгоритмы для робототехники;
- С точки зрения развития вычислительной техники и программирования, нейронная сеть — способ решения проблемы эффективного параллелизма[3];
- С точки зрения искусственного интеллекта, ИНС является основой философского течения коннекционизма и основным направлением в структурном подходе по изучению возможности построения (моделирования) естественного интеллекта с помощью компьютерных алгоритмов.
Нейронные сети не программируются в привычном смысле этого слова, они обучаются[a]. Возможность обучения — одно из главных преимуществ нейронных сетей перед традиционными алгоритмами. Технически обучение заключается в нахождении коэффициентов связей между нейронами. В процессе обучения нейронная сеть способна выявлять сложные зависимости между входными данными и выходными, а также выполнять обобщение. Это значит, что в случае успешного обучения сеть сможет вернуть верный результат на основании данных, которые отсутствовали в обучающей выборке, а также неполных и/или «зашумленных», частично искажённых данных.": вики

Т.к. на данный момент (август 2023) нет одной приоритетной нейронной сети (далее у нас: "нс"), "победившей мир", то предлагаю не ограничиваться обсуждением какой-то одной, но т.к. исторически ChatGPT была первой, "пошедшей в массы", то предполагаю что добрая половина обсуждения будет крутиться около неё, её форков, клонов и плагинов, расширяющих функционал. Ну а там, кто знает, какая в итоге нс "захватит планету", самой массовой предполагаю станет самая удобная (та, правильный prompt к которой сможет составить любая домохозяйка), а не самая точная, как это часто бывает.

Итак, предлагаю в этой ветке обсуждать сугубо практическое применение нс в формате:
1) Краткое описание нс (разрабы, истоки, заявленный функционал), подключённые для Вашей задачи плагины.
2) Ваша задача человеческим языком.
3) Процесс постановки задачи нс (формулирование однозначно понятого ею prompt).
4) Процесс её обучения в решении Вашей задачи (на основании обратной связи от Вас: корректировка её ответов, корректировка сферы поиска, смена подключённых плагинов, корректировка исходной задачи если её выполнение в исходном виде её затруднено и т.д.)
5) Результат: насколько Вы удовлетворены результатом, насколько он точен (конечно если есть возможность это оценить), что можно было бы сделать оптимальнее в следующей раз при решении этой/другой нс подобной задачи.

PS: Бегло пробежался по форуму: была похожая тема тема в 2001, но там за 22 года всего 4 сообщения, на тот момент видимо ещё всё таки не пришло время для широкого внедрения / массовости этого явления, посмотрим как оно выйдет сейчас.

Модерирует : gyra, Maz
Версия для печати • Подписаться • Добавить в закладки
Страницы: 1 2 3 4 5 6