Нейронные сети

Виды нейронных сетей

Сервис для написания текстов и нейросеть от Яндекса. Она может создавать описания продуктов и услуг, искать информацию в интернете, общаться с пользователями.
Чтобы запустить YandexGPT, достаточно зайти на ya.ru , нажать на иконку Алисы в правом нижнем углу страницы и выбрать режим «Давай придумаем». Затем сформулировать запрос и немного подождать, пока искусственный интеллект его обработает.
Как рассказывают в самом Яндексе, чтобы нейросеть “впитала” максимум знаний о мире, её обучали в два этапа. Сначала показали электронные книги, сайты, статьи. Затем инженеры по машинному интеллекту дообучили её на сотнях тысяч примеров хорошо написанных ответов. Благодаря этому диалог с Алисой напоминает общение с живым человеком

AI-сервис для фото от Сбербанка. Основное преимущество перед ранее рассмотренными — интерфейс и поддержка на русском языке. И, кстати, разработчики Kandinsky гордятся тем, что он не единственный, а лишь 1 из 100 возможных.
ИИ предлагает своим пользователям следующие возможности:

Примечание: Работа нейронной сети сравнима с действиями человека: сталкиваясь с незнакомым предметом, он узнает его свойства и делает выводы. Аналогичные процессы происходят в узлах нейросетей, когда решая определенную задачу, они используют полученный опыт для дальнейшего обучения.

Пример выше — это про юмор, но кто сказал, что Midjourney не способна создавать серьезные изображения? Посмотрите на фотографию ниже: она тоже получилась после объединения двух снимков (молодой пары и горного пейзажа). Чем не тема для главной страницы интернет-магазина одежды или товаров/ услуг для путешественников?

Нейросеть может генерировать рисунки по текстовому описанию, дорисовывать наброски и переделывать референсы, заимствуя стили разных художников: от Ван Гога до NFT-артиста Beeple. Чтобы получить такой навык, инженеры по машинному обучению загрузили в Stable Diffusion более 5 000 000 000 изображений. Большая часть из них взята с сайтов Getty Images, DeviantArt и Pinterest.

7. Генеративные Сети (GAN): Искусство Творения в Мире Алгоритмов
Генеративные сети (GAN) представляют собой уникальный дуэт — генератор и дискриминатор, конкурирующие за создание и оценку подлинности данных. Используемые для генерации изображений, видео и других контентов, GAN стали невероятно важными в креативных сферах.

Типы задач, которые решают нейронные сети

Нейросеть NeuralNude работает таким образом, что есть бесплатные обработки, которые позволяют попробовать все функции сайта. Стоит отметить, что нейросеть работает онлайн не в прямом понимании этого слова – она просто формирует изображение, путём наложения лица на нужную вам фотографию. В результате итог получается достаточно привлекательным, и при этом можно не переживать о том, что сайт будет не безопасным – все сведения о пользователе шифруются в системе.

1. Перцептрон: Основа Искусственного Интеллекта
Знакомьтесь с перцептроном — фундаментальной формой нейронных сетей, созданным в 1957 году Фрэнком Розенблаттом. Этот инструмент представляет собой одиночный или множественный набор нейронов, способных принимать решения, основанные на входных данных. Важно понимать, что перцептрон стал отправной точкой для развития более сложных и эффективных структур.

2. Многослойные Перцептроны (MLP): Строим Будущее С Искусственным Интеллектом
Эволюция привела к созданию многослойных перцептронов (MLP) – сетей, состоящих из входного, скрытого и выходного слоев. Внутренние взаимосвязи между нейронами каждого слоя формируют основу для эффективного решения задач классификации и распознавания образов.

Примечание: При такой модели обучение нейронной сети сводится к изменению коэффициенту весов, то есть связи между отдельными нейронами. Если вес положительный — сигнал в нейроне усиливается, нулевой — нейроны не влияют друг на друга, отрицательный — сигнал в принимающем нейроне погашается.

Мы предлагаем готовые решения для работы с искусственным интеллектом, машинным обучением и нейронными сетями. Клиентам доступны платформа для совместной ML-разработки с ускорением до +1700 GPU Tesla v100 и A100 ML Space, инструменты для обработки языка ruGPT-3 & family и другие сервисы.

Нейронные сети прямого распространения (Feed forward neural networks, FFNN). Прямолинейный вид нейросетей, при котором соседние узлы слоя не связаны, а передача информации осуществляется напрямую от входного слоя к выходному. FFNN имеют малую функциональность, поэтому часто используются в комбинации с сетями других видов.

В современном мире нейронные сети стали настоящим флагманом в области искусственного интеллекта, предоставляя невероятные возможности для обработки данных и решения сложных задач. Уникальность каждого типа нейронных сетей позволяет оптимизировать их для конкретных целей. Давайте пройдемся по ключевым видам нейронных сетей, которые активно формируют ландшафт современных технологических решений.

Последний подойдет для пользователей с навыками программирования. Самый же простой вариант — генерировать изображения прямо на сайте. Все наглядно и просто: вбиваете в поле “Prompt” свой запрос на английском языке, нажимаете “Generate” и ждете. Ровно по этой схеме мы попросили Stable Diffusion сгенерировать картинку “online pet store” (интернет-магазин товаров для животных) и получили вот такой макет.

генерацию изображений на основе запроса;
комбинирование нескольких картинок в одну;
дорисовку объектов, оставшихся “за кадром”;
стилизацию изображений. И здесь есть где разгуляться фантазии: можно выбрать формат студийного фото, а можно — стиль Пикассо, Малевича или, например, хохлому.

NeuralNude – это сайт, который сделает ДипФейк на основании искусственного интеллекта. Он работает бесплатно с ограничениями и за небольшую оплату, но при приобретении большого пакета обработок стоимость одной фотографии или видео может быть снижена вдвое.

5. Глубокие Нейронные Сети (DNN): Погружение в Абстракции
Глубокие нейронные сети (DNN) представляют собой обширный класс сетей с большим числом слоев. Их уникальная способность автоматического извлечения признаков из сложных данных делает их востребованными в распознавании речи и анализе изображений.

Рекуррентные нейронные сети (Recurrent neural network, RNN). Используют направленную последовательность связи между узлами. В RNN результат вычислений на каждом этапе используется в качестве исходных данных для следующего. Благодаря этому, рекуррентные нейронные сети могут обрабатывать серии событий во времени или последовательности для получения результата вычислений.

3. Рекуррентные Нейронные Сети (RNN): Магия Последовательностей
RNN созданы для работы с последовательными данными, такими как временные ряды или текст. Их уникальность в циклических связях, которые позволяют учитывать предыдущие входы. Такие сети прекрасно справляются с задачами обработки естественного языка и машинного перевода.

6. Автокодировщики: Искусство Сжатия и Извлечения
Автокодировщики – это нейронные сети, обученные воспроизводить входные данные. Эффективность их применения проявляется в областях, таких как рекомендательные системы и уменьшение размерности данных, где важна точность воспроизведения.