12 бесплатных нейросетей на русском языке

Нейросети для создания тектов

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.

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.

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.

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.

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.

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.

Kandinsky

Что может: генерирует видеоролик с аватарами, которые произносят заданный текст. Можно создать аватар на основе своего фото, настроить стиль речи, жесты, фон. У сервиса можно выбрать русско- или англоязычный интерфейс, а генерировать видео можно на девяти языках.

Условия: воспользоваться сервисом можно через приложение, а на сайте доступна только лента с чужими публикациями. Количество генераций не ограничено. Также у «Шедеврума» есть правило: нельзя создавать изображения с отсылкой на известных людей — такие промпты блокируются.

Что может: в режиме реального времени создавать анимацию на основе статичного изображения и преобразовывать текст в речь. То есть можно загрузить фото человека, ввести нужный текст, и D-ID сгенерирует видео, где человек произносит заданную фразу. Сервис с англоязычным интерфейсом, но адаптирован на более ста языков, в том числе русский.

Что может: создавать изображения в разных стилях, совмещать две картинки в одну, редактировать иллюстрации и «дорисовывать» их по краям. Сервис сохраняет созданные изображения только во время сеанса, в следующий раз к ним нельзя будет вернуться ― поэтому лучше сразу скачать понравившиеся варианты.

Что может: разработать структуру презентации по заданной теме, а после одобрения от пользователя — написать материал для слайдов. Можно выбрать тон текста, отредактировать его вручную или с помощью ИИ, а также генерировать простые изображения. Сервис на английском языке, но может составить презентацию на русском.

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.

YandexGPT 2

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.

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.

Что может: писать и переводить тексты на разных языках, генерировать идеи, анализировать текстовые материалы, искать ключевые слова, писать код. Можно использовать, чтобы создавать статьи, рекламные тексты, посты, рассылки и тексты других форматов.

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.

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.

Условия: для работы нужна только учётная запись Google. В бесплатном варианте можно сделать три презентации в месяц, для текста есть ограничение ― 2500 символов. В месяц пользователь получает 10 кредитов, которые нужны для покупки AI-рекомендаций.

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.

Что может: генерирует тексты разных форматов и на разные темы ― от художественных рассказов и анекдотов до программных кодов. В промпте можно указать не только тематику, но и стиль изложения. Однако полученный текст нужно проверять на смысловые ошибки ― нейросеть может «придумывать» факты.