Технология глубинного обучения коренным образом изменила сам характер исследований в области ИИ, вдохнув новую жизнь в позабытые было амбициозные планы по созданию компьютерного зрения, распознаванию речи, обработке естественных языков, реализации проектов в области робототехники. Первые программы распознавания речи были созданы в 2012 г. (например, всем известный сервис Google Now). Затем стали появляться приложения, распознающие фотографии (данная функция в настоящее время интегрирована в сервис Google Photos).

До недавнего времени искусственные нейронные сети использовались в значительной степени для распознавания статичных образов. Однако постепенно получил известность другой тип нейро-сетей – рекуррентные нейронные сети, которые стали применяться в основном для анализа процессов, протекающих во времени. В частности, такие сети оказались способны корректно выполнять обработку аудио- и видеоизображений, а также некоторых других видов информации. Последовательные данные состоят из блоков (фонем, слов), которые следуют друг за другом. Процесс обработки входных сигналов с помощью рекуррентных нейросетей имеет сходство с работой мозга, ведь и в головном мозге во время обработки информации, поступающей от органов чувств, происходит постоянное изменение сигналов, циркулирующих между нейронами. Получается, что состояние каждого нейрона во внутренних слоях постоянно меняется в зависимости от мощности сигналов, поступающих в головной мозг из внешней среды, а на выходе мы получаем последовательность команд, которые инициируют двигательную активность разных частей тела, направленную на достижение конкретной цели.

Текст предоставлен ООО «ЛитРес».

Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию на ЛитРес.

Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.