На странице вы найдете все свежие новости по теме.
Все новости по тегу: «Нейросети»
Читать вслух Технологий по синтезу речи с помощью нейронных сетей много. Свои программы для этого есть, например, у Google и « Яндекса ». Речь, созданная таким образом, получается плавной и реалистичной, а применений у этого метода множество: от озвучивания приложений для слабовидящих до создания аудиокниг без особых затрат. Практически ни одна из этих технологий не обходится без нейросетей. Они помогают автомобилям определять, где на дороге разметка, знаки, другие машины и пешеходы, и принимать решения, исходя из этих данных. Нейросеть научилась определять в изображениях общие мотивы небо обычно голубое, деревья — зелёные и так далее и раскрашивать объекты в соответствующие цвета. Она обрабатывала изображения, добавляя на них силуэты собачьих морд, пагод и арок.
Пользователи Сети начали пропускать через программу свои фотографии, известные картины, видеозаписи и фильмы — получалось необычно и жутковато. Писать музыку В нейронные сети можно загрузить любые виды цифровой информации, в том числе и музыку. Некоторые исследователи обучают свои программы на мелодиях известных композиторов. Осмысленные произведения у компьютеров пока не получаются, но стили музыкантов они копируют неплохо.
Чтиво чтивом, а полотно должно быть эстетичным. Если мы опубликуем предложенную Вами информацию, мы придадим ей визуальное решение, созвучное нашему онлайн-изданию и обязательно уведомим Вас об этом, а также укажем Вас, как источник.
В начале апреля " Сбер " запустил в публичный бесплатный доступ последнюю версию Kandinsky 2. YaLM же, в свою очередь, — это целое семейство языковых моделей, которое создал "Яндекс" и теперь применяет в различных своих продуктах: поиске, "Алисе", переводчике, почте, "Яндекс. Маркете" и т.
Эта модель помогает нейросети запоминать правила языка, выбирать подходящие слова и связывать их по смыслу. Обучали YaLM по тому же принципу, как и все нейросети, которые относятся к языковым моделям. Вначале базовая модель обрабатывает огромный массив текстов и учится восстанавливать пропущенные слова на основе полученных данных. Это самый долгий этап обучения, замечает Крайнов. Зато после этого базовую модель можно дообучить на другие специфические задачи. В 2022 году в открытом доступе также появилась модель YaLM 100B на 100 млрд, которая умеет генерировать тексты на русском и английском языках. Это самые мощные суперкомпьютеры в России и Восточной Европе. У нас очень сильная команда разработчиков и экспертов в области машинного обучения, которая постоянно расширяется", — поделился собеседник "ДП".
нейронные сети
Журнал Popular Mechanics разобрался в вопросе. Когда нейросети станут умнее человека и почему этого стоит бояться. В рубрике "Нейросети" публикуем новости и статьи о нейросетях и искусственном интеллекте (AI). Нейросети, как подчеркнул эксперт, не обладают самосознанием, чтобы действовать «сколько-нибудь самостоятельно». последние новости, статьи и другие материалы. Российские нейросети уже вполне могут составить конкуренцию нашумевшим ChatGPT и Midjourney.
Искусственный интеллект / ИТ Новости
- Когда нейросети станут умнее человека и почему этого стоит бояться
- Нейросети становятся частью жизни пользователей Сети | Дзен
- Содержание
- Подпишитесь на наши новости
- Просто Новости
Нейросети: IT, ChatGPT, ИИ
На экране перед участниками презентации появилось очертание головы Жириновского в синем цвете. Виртуальный лидер ЛДПР начал отвечать на вопросы. Ведущий презентации сразу предупредил аудиторию, что искусственный интеллект будет отвечать после того, как десять секунд подумает. Реальному Жириновскому столько тратить времени на раздумья не приходилось. Первый тестовый вопрос был простой: «Как к вам обращаться»? Я отвечу на все твои вопросы! Я первый цифровой ученик Владимира Жириновского, который учится на его мыслях и высказываниях. Я стараюсь применять его стиль и идеи в своих ответах. Такой коммунист, что даже Ленину стыдно было бы с ним связываться», — голосом Жириновского раскритиковала коммуниста нейросеть которая, в отличие от настоящего лидера ЛДПР, избавлена от необходимости сидеть с коммунистом в одном зале заседаний и ходить на совещания. Позже она снова вернулась к теме Зюганова, причем сама.
И на вопрос, что бы сделал цифровой ученик Жириновского, если бы у него физическое тело, ответил: «Если бы у меня было физическое тело, я бы немедленно взялся за реформу всех сфер жизни в стране!
Уже сейчас смартфоны «Самсунга» прифотошопливают Луну на снимки ночного неба. А в будущем вся фотография будет вычислительной. Через 10 лет людям будет непросто узнать, как они выглядят на снимках на самом деле — разве что в жестокое обычное зеркало смотреть. Совсем скоро ваш контент будет полностью персонализированным.
Больше не нужно делить фильмы на «хорошие» и «плохие». Будут просто фильмы, которые нравятся вам, потому что нейронки создали их именно для вас. Гей-драма с Олегом Басилашвили и Томом Харди? А еще скорее фильмы, музыка, книги и что-то новое, неизвестное сегодня, созданное искусственными личностями. Будет целая индустрия таких цифровых друзей и компаньонов.
Будет расти важность сообществ, харизмы. В мире, где научатся подделывать даже тело, важно быть труднопредсказуемым и диким. Люди будут больше ценить людей. Вообще говоря, в мире, где уникальность контента — это оксюморон, будет все меньшее значение получать то, кто вы по национальности, профессии, интересам. Важно не то, что вы умеете.
Важно то, какие запросы вы задаете, в чём вас чистый, искренний интерес к миру. Это всё, что останется после меня.
Нейронные сети — это компьютерные алгоритмы, которые позволяют моделировать процессы, происходящие в мозге. Они используются для решения разных задач, от распознавания образов и голоса до автоматического перевода языков и генерации текстов. Уже сейчас, когда большое количество контента генерируется автоматически, нейронные сети играют все большую роль в производстве контента. Например, они используются для написания новостных статей, продающих текстов для рекламы и контента для социальных медиа. Как это работает? Когда мы генерируем текст, мы используем словарь, грамматические правила и логические связи для создания смысловой конструкции.
Intel планирует потратить 100 миллиардов долларов в четырех штатах США на строительство и расширение заводов. Ранее в этом году компания также представила новый чип искусственного интеллекта, чтобы не отставать от конкурентов.
Каким будет будущее нейросетей в 2024 году
"Техно": новости нейросетей. Читайте последние новости на тему в ленте новостей на сайте РИА Новости. Почему бы не поручить генерировать тематические изображения к новостям или постам нейросетью?
нейронные сети
Новости. All. news. Здесь вы найдете новости о последних достижениях в области машинного обучения, нейронных сетей, робототехники и других областях, связанных с ИИ. Здесь вы найдете самые свежие новости о технологических достижениях, сервисах, а также интересные статьи и блоги.
Нейросети против человечества: возможности искусственного интеллекта уже не удивляют, а пугают
| Новости по тегу: Нейросеть | Логики языковым нейросетям добавили также и ученые Массачусетского технологического института, чтобы уменьшить расизм, сексизм и несправедливость алгоритмов. |
| Акулы нейронных сетей | В России создали нейросеть, которая определит устойчивость мошенникам по фото. |
| 15 удивительных вещей, которые научились делать нейросети | Нейросети, как подчеркнул эксперт, не обладают самосознанием, чтобы действовать «сколько-нибудь самостоятельно». |
| Орудие или оружие: почему нейросети уже не остановить и чем это грозит человечеству | Сумеречная люминесценция: Яркая симфония городского пейзажа Нейронные сети, Арт, Арты нейросетей, Другой мир, Цифровой рисунок. |
| Нейросеть онлайн — искусственный интеллект | нейросети – последние новости. |
Искусственный интеллект
Будьте в курсе последних новостей и технологических открытий в области нейросетей и искусственного интеллекта. Нейросети стали частью жизни пользователей сети Интернет. Новости о нейронных сеть, Искусственном интеллекте в России, сервисов для генерации текста и изображений. Новости aiBot LLM, Новости Chat GPT, Новости Stable diffusion. В Сети стала доступна для широкого круга пользователей новая нейросеть BratGPT, которую уже называют злым «близнецом» ChatGPT. нейросети – последние новости.
Нейронные сети
Нейросеть показала, как бы выглядели герои повести Кира Булычёва в реальной жизни, и это чистый восторг 18 апреля, 16:00 Нейросеть рисует девушек по именам, и вот какие 10 красоток получились 17 апреля, 14:30 Теперь возбуждают алгоритмы: Впервые в истории на обложке красуется не живая девушка, а сгенерированная нейросетью 4 марта, 11:30 Искусственный интеллект и День всех влюблённых: 25 лучших валентинок на 14 февраля от нейросети 13 февраля, 15:30 Как помириться со своей второй половинкой: 7 советов от Искусственного интеллекта 19 января, 15:30.
Если в 2022 году анонс свободной языковой модели BLOOM BigScience large open-science open-access multilingual language model стал громким событием, то в 2023 году IT-комьюнити представило сотни опенсорсных нейронок. Начало этому процессу положила представленная в феврале 2023 года цукерберговская модель LLaMA , а затем её более продвинутый вариант LLaMA 2 , разработанный совместно с Microsoft. Нейросетка, представленная в типоразмерах на 7, 13, 33, 65 и 70 миллиардов параметров, по ряду показателей показала результаты, сопоставимые с GPT-3. Цукерберг решил сыграть против тренда на закрытость и объявил, что LLaMA будет доступна с рядом ограничений для научных организаций, которые его компания посчитает заслуживающими доверия.
Но модель вскоре «утекла» в интернет , где её начали распространять и «допиливать» энтузиасты ИИ и свободного ПО. Она стала основой для множества проектов, развивающих модель за счёт экспериментов с архитектурой, вариантами тонкой настройки и обучения. Следующий прорыв случился, когда учёные из Стэнфорда провели тонкую настройку модели и научили один из вариантов LLaMA следовать инструкциям пользователя, затратив на это всего лишь 600 долларов. Нейросеть получила название Alpaca.
Сейчас таких проектов стало больше и не все они основаны на LLaMA. Вот некоторые из самых интересных опенсорсных моделей, которые появились в 2023 году: Dolly от компании Databricks, специализирующейся на разработках в области больших данных. Отечественная ruGPT-3. Для неё опубликована лишь предобученная версия «претрейн» , поэтому для выполнения инструкций её нужно дообучать.
Orca 2 от Microsoft. Даже из нашей скромной подборки видно, что открытые LLM разрабатывают все: крупные компании, небольшие стартапы и научные организации со всего мира. При необходимости они могут быть дообучены и настроены с учётом пожеланий заказчика и требований местного законодательства. Большинство опенсорсных моделей содержат меньшее число параметров, чем известные проприетарные сети.
За счёт этого они могут быть запущены на относительно слабом «железе», иногда даже на домашнем компьютере. Сравнение возможностей опенсорсных и проприетарных LLM Инфографика: Майя Мальгина для Skillbox Media Опенсорсные модели, которые можно запустить локально на сервере или компьютере, снижают риски утечки данных и взлома инфраструктуры. Но возрастает опасность, что такие нейросети могут использоваться в противозаконной деятельности. Например, для воссоздания голоса и внешнего вида реальных людей с их использованием для получения доступа к банковским счетам или социальной инженерии.
Стоит быть осторожным при внедрении опенсорсных разработок от малоизвестных коллективов, поскольку они могут быть обучены на неполных или предвзятых данных и иметь недокументированные проблемы в работе. Точность их работы будет низкой. Читайте также: Коварный Open Source: какие опасности кроются в открытом и свободном ПО Основные тренды в развитии опенсорсных моделей Компании работают над опенсорсными моделями, схожими с аналогичными в проприетарными проектами: снижение числа галлюцинаций, увеличение длины контекста, повышение скорости и точности ответов, добавление мультимодальных возможностей и так далее. Разработчики ведут поиск архитектур, способных преодолеть недостатки популярных нейросетей типа «трансформер».
На рынке существуют сотни открытых LLM, которые уже соревнуются между собой на виртуальных тестовых аренах, подобных Chatbot Arena Leaderboard от Hugging Face. Число опенсорсных проектов и их конкуренция продолжит расти. Стоимость внедрения и дообучения LLM снижается. Так, доработка и запуск нейросети Alpaca обошлись в 600 долларов.
Один из механизмов снижения стоимости — использование «синтетических» данных, созданных ИИ. Французский стартап Mistral AI в первый год своего существования привлёк 385 миллионов евро инвестиций. Это может стать прецедентом финансирования опенсорсных моделей за счёт инвесторов. Чего ждать в 2024 году Главное — появления ещё большего числа дешёвых и эффективных моделей с открытым исходным кодом от небольших стартапов и крупных компаний.
Отрасль ИИ станет меньше зависеть от IT-гигантов.
Компании отдают приоритет расходам на передовые и быстрые серверные чипы искусственного интеллекта, что снижает спрос на центральные процессоры Intel, которые долгое время были основой центров обработки данных. Хотя выпуск чипа Intel Gaudi 3 AI воодушевлен, «мы обеспокоены тем, что компания продолжит уступать долю кошельков на общем рынке вычислений для центров обработки данных таким компаниям, как Nvidia и Arm», — заявили аналитики Goldman Sachs.
Нейросеть показала, как бы выглядели герои повести Кира Булычёва в реальной жизни, и это чистый восторг 18 апреля, 16:00 Нейросеть рисует девушек по именам, и вот какие 10 красоток получились 17 апреля, 14:30 Теперь возбуждают алгоритмы: Впервые в истории на обложке красуется не живая девушка, а сгенерированная нейросетью 4 марта, 11:30 Искусственный интеллект и День всех влюблённых: 25 лучших валентинок на 14 февраля от нейросети 13 февраля, 15:30 Как помириться со своей второй половинкой: 7 советов от Искусственного интеллекта 19 января, 15:30.
За год GigaChat от Сбера воспользовались 90 миллионов раз
Отрасль ИИ станет меньше зависеть от IT-гигантов. В новом году ждём от них самых навороченных нейронок. Опенсорсные модели займут нишу простых и доступных по стоимости решений. На их основе будут созданы персональные ИИ-ассистенты нового поколения, способные работать в смартфонах и других гаджетах.
Мы ждём, что рост конкуренции в опенсорс-сообществе приведёт к появлению прорывных технологий, а не только к количественному усложнению моделей. Например, могут появиться новые способы обучения или архитектуры нейросетей, лишённые недостатков предшественников. Не стоит забывать про опасности Open Source.
В отсутствие контроля хакеры и интернет-мошенники начнут использовать генеративный интеллект для противозаконных действий. Например, для создания вирусов, взлома паролей или кражи денег с помощью социальной инженерии, создавая «двойников» людей для телефонных или даже видеозвонков. В 2023 году основной прорыв в массовом использовании нейронок с открытым кодом внесла LLaMA, на базе которой появились десятки моделей: Mistral, Zephyr , Alpaca, Phi-2 , Qwen, Yi и другие.
В развити опенсорсных моделей просматриваются три тренда, которые усилятся в 2024 году: Желание пользователей устанавливать нейросети на свои устройства и использовать их без подключения к интернету и, соответственно, без оплаты услуг компаний. Раньше качества нейросетей, а также мощностей ноутбуков и смартфонов для этого не хватало, но теперь их достаточно. Поэтому происходит массовый отток пользователей от платных сервисов.
Замена людей в процессе получения обратной связи при обучении ИИ-моделей. Это обучение с подкреплением от ИИ, а не от человека. Создание специализированных небольших моделей для медицины, науки, графовых моделей, а также нейросеток с архитектурой MoE.
Появление изначально закрытых моделей GPT-3, ChatGPT создало новый рынок, а открытые модели позволили бизнесу использовать их практически без ограничений. Так, например, открытые решения позволяют компаниям контролировать весь процесс работы с данными своих пользователей, адаптировать их под свои нужды и в целом снизить риски, используя собственную инфраструктуру. Кроме того, появление открытых моделей стало причиной роста компетенций академического сообщества в работе с LLM.
Сейчас уже никого не удивишь чат-ботом, сравнимым с ChatGPT, который запущен на ноутбуке каким-то энтузиастом, хотя ещё два года назад это казалось фантастикой. Такой уровень доступности технологий позволил учёным опубликовать уже сотни, если не тысячи интересных и полезных научных статей. Роман Душкин генеральный директор ООО «А-Я эксперт» , компании — разработчика систем искусственного интеллекта — Опенсорсные LLM должны быть открытыми не только с точки зрения исходного кода самих моделей, но и с точки зрения данных, на которых они обучаются.
И я думаю, что в будущем году упор будет сделан именно на это — на чистоту и прозрачность. У инженеров, учёных и государства при использовании решений на базе открытых моделей ИИ всегда будут возникать вопросы доверия к ним. Поэтому только открытость и высокое качество датасетов, на которых тренируются нейросети, позволят опенсорсным моделям занять свой рыночный сегмент.
Рост мультимодальных возможностей нейросетей Что случилось за год У ИИ появилась мультимодальность — теперь нейросети работают не только с текстом, но и с изображениями, видео и аудио. Они научились рисовать правильное количество пальцев на руках и повысили детализацию изображений до уровня фотографий. Прошли первые релизы нейросетей для создания видео — Pika 1.
Эта задача для ИИ сложнее, чем генерация статических изображений. Поэтому модели пока что создают только короткие ролики продолжительностью до нескольких секунд. К концу года нас уже не удивить песнями, сгенерированными нейросетями, а некоторые из них даже претендуют на получение премии «Грэмми».
Главная закономерность 2023 года — переход от нейросетей, способных работать с одним видом информации, к мультимодальным моделям, обрабатывающим разные типы данных: картинки, видео, звук и другие. Чаще всего встречается ИИ, умеющий обрабатывать текст, изображения и речь.
Контент, созданный нейронными сетями, может быть не всегда точным и соответствующим ожиданиям маркетолога. В любом случае, нейронные сети — это революционная технология, которая меняет способ, которым мы создаем контент. Мы не можем сказать, что она заменит человеческий творческий потенциал, но она может помочь нам сэкономить значительное количество времени и усилий, затрачиваемых на создание контента вручную. Давайте обсудим эту тему более подробно и узнаем, что вы думаете об использовании нейронных сетей для генерации текстов. Какие будут возможности и риски этого подхода? Каковы ваши личные опыты в этой области?
Нейросеть также является обучаемой системой и даже может быть самообучаемой. Она может обучаться как с помощью заданных человеком алгоритмов распознавания или команд, так и на основе прошлого опыта — то есть самостоятельно, используя ранее полученные данные.
Буквально как вы сами в детстве: сперва вам помогали родители, обучали вас и направляли, а потом вы сами начали разбираться, как что устроено, делать на основе этого собственные выводы и находить пути решения проблем. Звучит жутковато, правда? Кажется, что искусственный интеллект вот-вот выйдет из-под контроля и захватит мир — как в известных кинофильмах. Но до полноценного искусственного интеллекта существующим нейросетям еще очень далеко — как минимум потому, что они пока еще не умеют программировать и создавать сами себя, а также представляют собой множество различных программ, никак не связанных между собой. Зачем нам нужны нейросети Основные принципы работы нейронных сетей были сформированы в 1943 году американцами Уорреном Маккаллоком и Уолтером Питтсом — нейролингвистами и нейрофизиологами, стоявшими у основ кибернетики и заложившими революционную идею о том, что человеческий мозг — это компьютер. В 1958 году американский нейрофизиолог Фрэнк Розенблатт разработал первую нейронную сеть, хоть это и слишком громкое название для первой математической модели восприятия информации человеческим мозгом. На протяжении почти 50 лет математические модели усложнялись и совершенствовались, но только после 2007 года большие объемы данных открыли возможность использовать нейронные сети для машинного обучения. Так зачем же нам нужны нейросети? Сегодня их чаще всего используют для анализа больших объемов данных, прогнозирования, сопоставления, классификации и распознавания образов в самых широких сферах научных и социально-экономических исследований — от управления предприятиями и распознавания изображений до прогнозирования международных конфликтов и поиска следов жизни на других планетах. Ранее мы рассказывали: По какому принципу работают нейросети Современные нейросети работают по нескольким основным принципам.
Если описывать их максимально простым языком, то получится примерно следующее: В нейросеть загружается некоторое количество конкретных, необходимых для эксперимента или исследования, данных. Информация передается с помощью искусственных синапсов от искусственного нейрона к нейрону, от слоя к слою, каждый нейрон может иметь несколько входящих синапсов с данными. Данные, полученные каждым нейроном, представляют собой сумму всех данных, умноженных на коэффициент веса каждого искусственного синапса. Полученные значения формируют выходные сигналы, которые передаются до тех пор, пока информация не достигнет конечного выхода. Все равно звучит сложно? Тогда попробуем упростить еще больше. В нейросеть, то есть в заранее созданную сложную математическую модель, как в пустую емкость, загружается массив данных. Это могут быть научные работы, литературные произведения, коллекции изображений и так далее.
Такова была по крайней мере первоначальная цель. Сейчас более свежие версии, включая четвертую и Chat-GPT чат-бот с искусственным интеллектом , могут выполнять самые разные и довольно сложные задачи. Чем опасны нейросети? Сами по себе нейросети с их текущим уровнем развития безопасны для человека, считают опрошенные НТВ эксперты. Баумана Сергея Смирнова, опасность может представлять только способ применения нейросети языковой модели. Сергей Смирнов: «Я сомневаюсь, что нейросеть может вести себя не так, как задумано. Реальная угроза от нейросетей заключается в том, что недоброжелатели могут насыщать электронные источники информации фейками, уточнил исследователь. Нейросеть также могут неправильно научить распознавать лица, что грозит неправомерными задержаниями невинных людей. А в руках аферистов искусственный интеллект рискует стать инструментом шантажа, вымогательств и краж данных. Эксперт выделил несколько возможных форм кибератак с применением нейросетей: — фишинг создание фальшивых электронных писем, например якобы от банков ; — взлом паролей перебор всех возможных комбинаций паролей или создание поддельных отпечатков пальцев ; — кардинг создание фальшивых кредиток ; — взлом систем безопасности генерация вредоносного кода, способного обойти системы безопасности, а также создание ботнетов для запуска DDoS-атак ; — социальная инженерия создание фальшивых профилей в соцсетях с целью обмана людей и получения доступа к их личной информации. Однако орудием или оружием нейросети становятся только в руках человека, обращает внимание исследователь команды проекта разговорного искусственного интеллекта DeepPavlov. Нейросети, как подчеркнул эксперт, не обладают самосознанием, чтобы действовать «сколько-нибудь самостоятельно». Денис Кузнецов: «Они в принципе не могут отрастить ноги и убежать в интернет. Их могут перенести в интернет люди, чтобы они там работали при тех же условиях получения последовательности данных и выдачи последовательности данных. Поэтому текущее поколение нейронных сетей может работать только как инструменты». При этом нейросети могут вести себя не так, как задумано, и стать причиной настоящей трагедии.
"Техно": новости нейросетей
| Топ-10 событий 2023 года в области искусственного интеллекта и нейроинтерфейсов | Pixverse AI — это нейронная сеть, разработанная компанией Pixverse, которая используется для создания цифрового контента. |
| Топ-10 событий 2023 года в области искусственного интеллекта и нейроинтерфейсов - Телеканал "Наука" | Логики языковым нейросетям добавили также и ученые Массачусетского технологического института, чтобы уменьшить расизм, сексизм и несправедливость алгоритмов. |
| В Подмосковье с помощью нейросети выявили более 3 тыс. мест незаконной торговли - Новости | Российские нейросети уже вполне могут составить конкуренцию нашумевшим ChatGPT и Midjourney. |
| 15 удивительных вещей, которые научились делать нейросети | Новости дня от , интервью, репортажи, фото и видео, новости Москвы и регионов России, новости экономики, погода. |
| Новости про нейросети - | Основные рассматриваемые темы: искусственный интеллект, нейронные сети (нейросети), машинное обучение, большие данные (big data), квантовые компьютеры. |
Что такое нейросети: на что способны, как работают и кому нужны
Новости и обзорные материалы о технологиях искусственного интеллекта: от умного дома до распознавания речи. Все про нейросеть, новости, сервисы, способы заработка, подборки картинок, созданных ИИ. Пишем новости о настоящем и будущем в сфере искусственного интеллекта. Нейросети, как подчеркнул эксперт, не обладают самосознанием, чтобы действовать «сколько-нибудь самостоятельно».
#нейросети
Полученные значения формируют выходные сигналы, которые передаются до тех пор, пока информация не достигнет конечного выхода. Все равно звучит сложно? Тогда попробуем упростить еще больше. В нейросеть, то есть в заранее созданную сложную математическую модель, как в пустую емкость, загружается массив данных. Это могут быть научные работы, литературные произведения, коллекции изображений и так далее. Если загрузить в нейросеть собрания сочинений мировых литературных классиков, то на выходе она сможет написать собственный текст в стиле Шекспира — если максимально упрощать и утрировать. Аналогичным образом происходит генерация изображений: вы загружаете в нейросеть базу картинок в различных художественных стилях самых разных художников, а на выходе получаете совершенно новое изображение, созданное по мотивам загруженных данных. Точно так же нейросети позволяют находить различные закономерности и совпадения при анализе огромных баз данных, например находить преступников или делать прогнозы на несколько лет вперед, основываясь на ранее полученных исследованиях.
Виды нейронных сетей Все нейронные сети можно разделить на несколько видов: однослойные, многослойные, прямого распространения, рекуррентные. Однослойные сети сразу же выдают результат после загрузки в них некоторого массива данных. Многослойные сети прогоняют вводную информацию через несколько промежуточных слоев и принципом своей работы больше напоминают биологическую нейронную сеть. Выходная информация получается после прохождения всех слоев, на которых происходит обработка и анализ. Сети прямого распространения чаще всего используются для распознавания образов, классификации и кластеризации данных — они направлены в одну сторону и не умеют перенаправлять информацию обратно. Ввели данные — получили ответ. Рекуррентные сети перенаправляют информацию туда и обратно, пока не получат конечный результат.
Они используют эффект кратковременной памяти, на основании которого информация дополняется и восстанавливается. Такие сети чаще используются для прогнозирования. Каждую нейросеть можно распределить по еще нескольким типам. Однородные и гибридные сети — в зависимости от типов нейронов, обучаемые и самообучающиеся — в зависимости от метода обучения, а также аналоговые, двоичные или образные — в зависимости от типа входных сигналов. На самом деле, классификаций еще больше, но это уже материал для еще одной огромной статьи.
Пользователь описывает, что хочет получить, а нейросеть генерирует картинку по этому описанию. Подобные нейросети иногда также называют арт-нейросетями.
Разница в знании и использовании картиночных нейросетей между мужчинами и женщинами не очень большая, у первых показатели немного выше. Среди людей разного возраста знание тоже отличается не сильно. Среди пользователей картиночных нейросетей больше половины не смогли назвать главный сценарий применения. Остальные примерно поровну разделились между вариантами «для решения задач» и «для развлечений». Главные задачи текстовых нейросетей — написание текстов и ответы на вопросы.
Новости 05. Кнопка будет располагаться Новости 31. Это приложение интегрирует технологию чат-помощника.
DALL-E 2 — нейросеть рисующая по словам, которая появилась раньше всех, но не пользуется популярностью из-за ограниченной доступности. Она была выпущена компанией OpenAI 5 января 2021 года для ограниченного круга лиц по подписке. Широкому кругу лиц доступны только альтернативы в виде ruDALL-E, Artbreeder и Dream, о которых можно почитать в статье «5 нейросетей для создания уникальных фотографий и рисунков». ChatGPT — самая популярная нейросеть для написания текстов. Она была выпущена 30 ноября 2022 года компанией OpenAI для всех желающих.
Телеграм-каналы про нейросети
| Нейросети – последние новости | Раздел форума "Новости о нейросетях" предназначен для обсуждения последних событий и достижений в мире нейронных сетей. |
| Нейросеть: последние новости на сегодня, самые свежие сведения | МСК1.ру - новости Москвы | ChatGPT уже активно вошла в жизнь людей – к нейросети многие обращаются за советом, она успешно сдает экзамены на юриста или медика. |
Новости в мире нейросетей
- нейросеть. ТУТ НОВОСТИ: нейросеть новости онлайн, события, информация, фото, видео
- Новости по тегу нейросеть, страница 1 из 9
- Последние новости сегодня
- Долго, но эффективно
- Долго, но эффективно