ნეირონული ქსელები — ტვინის მუშაობით შთაგონებული, ფენებად აწყობილი გამოთვლითი სტრუქტურებია, რომლებსაც თანამედროვე AI სისტემების უმეტესობა ეფუძნება, ენობრივი მოდელებიდან სურათების ამოცნობამდე. ეს გვერდი მოიცავს იმას, თუ როგორ მუშაობს ნეირონული ქსელები, რა არქიტექტურები და წვრთნის მეთოდები დგას მათ უკან, და სიახლეებს ამ სფეროს კვლევებზე. გელოდებათ მარტივ ენაზე ახსნილი სტატიები.
ნეირონული ქსელი ფენებად აწყობილი გამოთვლითი სისტემაა, რომლის იდეაც მხოლოდ ზოგადად არის ტვინის ნეირონებისგან შთაგონებული და რომელიც წვრთნის შედეგად ნედლ მონაცემებს პროგნოზებად გარდაქმნის — აი, როგორ მუშაობს სინამდვილეში მისი ფენები, წონები და სწავლის პროცესი.
ვრცლად →
მარტივი ენით ახსნა: რა არის ტრანსფორმერი — 2017 წლის ნეირონული ქსელის დიზაინი, რომელმაც შესაძლებელი გახადა ChatGPT, Claude და თითქმის ყველა თანამედროვე AI მოდელი.
ვრცლად →