Глубокое обучение
Определение
Подмножество машинного обучения, использующее многослойные нейронные сети для анализа данных.
Простое объяснение
Это когда нейросеть очень большая и умная, с множеством слоёв, как многоэтажный дом для обработки информации.
Подробнее
Deep Learning использует нейросети с большим количеством слоёв (глубокие сети). Это позволяет автоматически извлекать сложные признаки из данных.
Глубокое обучение произвело революцию в распознавании изображений, обработке языка и генеративном AI.
Связанные термины
MoE
Mixture of Experts — архитектура нейросети, состоящая из множества специализированных подсетей (экспертов) и маршрутизатора, который направляет входные данные к наиболее подходящим экспертам.
LoRA
Low-Rank Adaptation — метод эффективного дообучения больших языковых моделей, который замораживает исходные веса и добавляет небольшие обучаемые матрицы.
Transformer
Трансформер — архитектура нейронной сети с механизмом внимания (attention), ставшая основой современных языковых моделей и генеративного AI.
Reinforcement Learning
Обучение с подкреплением — метод машинного обучения, при котором агент учится принимать решения, получая награды или штрафы за свои действия.