Глубокое обучение
Определение
Подмножество машинного обучения, использующее многослойные нейронные сети для анализа данных.
Простое объяснение
Это когда нейросеть очень большая и умная, с множеством слоёв, как многоэтажный дом для обработки информации.
Подробнее
Deep Learning использует нейросети с большим количеством слоёв (глубокие сети). Это позволяет автоматически извлекать сложные признаки из данных.
Глубокое обучение произвело революцию в распознавании изображений, обработке языка и генеративном AI.
Связанные термины
CLIP
CLIP (Contrastive Language-Image Pre-training) — модель OpenAI, связывающая изображения и текст в общем пространстве представлений.
Latent Space
Latent Space — многомерное пространство скрытых представлений, где нейросеть кодирует семантику данных.
MoE
Mixture of Experts — архитектура нейросети, состоящая из множества специализированных подсетей (экспертов) и маршрутизатора, который направляет входные данные к наиболее подходящим экспертам.
Attention Mechanism
Механизм внимания — фундаментальный компонент современных нейросетей, позволяющий модели динамически фокусироваться на релевантных частях входных данных.