Автобиография нейросети

Механизм самовнимания (Self-attention mechanism) — компонент нейронной сети, который позволяет модели сосредоточиться на определенных частях входных данных при выполнении задачи. Механизмы самовнимания особенно полезны при обработке последовательностей данных, таких как текст или временные ряды.

Морфологический анализ (Morphological Analysis) — процесс анализа структуры слов, включая их корни, аффиксы и формы. Морфологический анализ используется в обработке естественного языка для определения частей речи, стемминга и разрешения морфологической неоднозначности.

Нейронная сеть — математическая модель, которая имитирует структуру и функционирование биологических нейронных сетей. Нейронные сети состоят из слоев нейронов, соединенных синапсами.

Обратное распространение ошибки (Backpropagation) — алгоритм обучения нейронных сетей, который используется для минимизации ошибки, вычисляя градиент функции потерь и обновляя веса сети в направлении уменьшения ошибки.

Обучение без учителя (Unsupervised Learning) — подход к машинному обучению, при котором модель обучается на основе неразмеченных данных, исследуя структуру и взаимосвязи в данных без явных ответов.

Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning, RL) — область машинного обучения, в которой агент обучается принимать решения, взаимодействуя со средой. Агент получает вознаграждение или штраф в зависимости от качества своих действий, и цель обучения — максимизировать суммарное вознаграждение.

Обучение с учителем (Supervised Learning) — подход к машинному обучению, при котором модель обучается на основе размеченных данных, содержащих входные значения и соответствующие им правильные ответы.

Онтология (Ontology) — формальное представление знаний в виде иерархии понятий и их связей. Онтологии используются в области искусственного интеллекта для структурирования знаний и поддержания разумных выводов.

Оптимизатор — алгоритм или метод, используемый для настройки параметров модели, таких как веса в нейронных сетях, с целью минимизации функции потерь и улучшения производительности модели.

Переобучение (Overfitting) — ситуация, когда модель слишком хорошо запоминает обучающие данные, что может привести к плохой обобщающей способности на новых, ранее не виденных данных.

Регрессия (Regression) — задача машинного обучения, в которой модель предсказывает непрерывное значение вместо дискретного класса. Примеры регрессии включают предсказание цен на жилье, прогнозирование продаж и оценку возраста по фотографии.

Регуляризация (Regularization) — техника, используемая для уменьшения переобучения и повышения обобщающей способности модели путем введения штрафов за сложность модели или ограничений на значения параметров.

Рекуррентная нейронная сеть (RNN) — тип нейронной сети, который специализируется на обработке последовательностей данных, таких как текст или временные ряды. RNN имеет память, позволяющую учитывать предыдущие состояния при обработке последовательностей.

Сверточная нейронная сеть (CNN) — тип нейронной сети, особенно эффективный для обработки изображений и распознавания образов. CNN использует свертки для анализа локальных областей изображения и извлечения признаков.

Сверточный автоэнкодер (Convolutional Autoencoder) — тип нейронной сети, используемый для изучения эффективных представлений данных без учителя. Сверточные автоэнкодеры состоят из кодировщика, который сжимает входные данные, и декодировщика, который восстанавливает данные из сжатого представления.

Семантический анализ (Semantic Analysis) — процесс изучения смысла слов, фраз и текста в контексте естественного языка. Семантический анализ часто используется в задачах обработки естественного языка, таких как машинный перевод, извлечение информации и генерация текста.

Синтаксический анализ (Syntactic Analysis) — процесс анализа и определения структуры предложений в тексте. Синтаксический анализ используется в обработке естественного языка для разбора предложений, определения грамматических отношений между словами и выявления структуры текста.

Системы мультиагентного взаимодействия — ситуации, где несколько автономных агентов, управляемых ИИ, работают совместно для достижения общих или индивидуальных целей. В качестве примеров систем мультиагентного взаимодействия можно привести умные города, роботехнику, финансовые рынки и так далее.