Как учится машина. Революция в области нейронных сетей и глубокого обучения

рецептивными полями поля зрения. Миллионы нейронов № 1 выявляют один и тот же паттерн, но на разных участках изображения. Таким образом, все поле зрения покрыто этими пучками из 60 нейронов, чьи воспринимающие поля частично перекрываются, как черепица на крыше

глубокое обучение состоит из: 1. Построения архитектуры многослойной сети путем расстановки и соединения модулей. 2. Обучения данной архитектуры методом градиентного спуска после вычисления этого градиента обратным распространением. Прилагательное «глубокий» здесь просто выра

Обучение с учителем, наиболее часто используемое в ИИ, является лишь слабым отражением принципа обучения людей или животных. Оно основано на архитектуре, параметры которой постепенно корректируются для решения поставленной задачи. Но чтобы научить систему распознавать объекты, ей потребуются тысячи или даже миллионы изображений таких объектов.

Будущее теперь за профессиями в области здравоохранения, искусства, науки, образования, спорта – всем тем, что отдают приоритет эмоциональным или интеллектуальным аспектам жизни.

Представьте себе многочлен бесконечной степени, с огромной способностью к обучению: ошибка обучения всегда равна 0; сколько бы оценок он ни получил, многочлен может пройти через все точки. Но он никогда не сможет обобщить. Многочлен выучит все наизусть, как плохой ученик учится без понимания. Учитель повторяет ему таблицу умножения, и тот, вместо того чтобы знать, как умножать, запоминает результаты.