-
Как выбрать архитектуру нейросети под конкретную задачу
Выбор архитектуры нейросети — это один из самых важных этапов при создании системы искусственного интеллекта. От того, насколько точно модель соответствует специфике задачи, зависит не только её точность и скорость, но и устойчивость к ошибкам, а также возможность дальнейшего масштабирования. Универсальной схемы, подходящей под любые цели, не существует — разные задачи требуют принципиально разных подходов…
-
Как шум в данных помогает улучшить обучение нейросетей
Искусственный интеллект и особенно нейронные сети всё чаще становятся центральной технологией современной цифровой эпохи. Они управляют рекомендациями на платформах, распознают речь, переводят тексты и анализируют медицинские снимки. Однако за каждой успешной моделью стоит огромный объём данных, а также многочисленные методы, позволяющие сделать обучение более эффективным. Один из таких методов — добавление шума в данные, на…
-
Проблема забывания в нейросетях: как сохранить знания модели
Когда человек осваивает новый навык, он обычно не теряет старые — наоборот, интегрирует их в общий опыт. Искусственные нейросети ведут себя иначе. При обучении новым задачам они склонны «забывать» то, чему были обучены раньше. Это явление известно как катастрофическое забывание (catastrophic forgetting) и является одной из самых острых проблем в современной нейроинформатике. Для создания по-настоящему…