Нейро́нная сеть — математическая модель, а также её программное или аппаратное воплощение, построенная по принципу организации биологических нейронных сетей — сетей нервных клеток живого организма. Это понятие возникло при изучении процессов, протекающих в мозге, и при попытке смоделировать эти процессы. Первой такой попыткой были нейронные сети У. Маккалока и У. Питтса. После разработки алгоритмов обучения получаемые модели стали использовать в практических целях: в задачах прогнозирования, для распознавания образов, в задачах управления и др.
Ро́берт Дже́ффри Э́двардс — британский учёный-физиолог, лауреат Нобелевской премии по физиологии и медицине за 2010 год с формулировкой «за разработку технологии искусственного оплодотворения».
Маши́на Бо́льцмана — вид стохастической рекуррентной нейронной сети, изобретенной Джеффри Хинтоном и Терри Сейновски в 1985 году. Машина Больцмана может рассматриваться как стохастический генеративный вариант сети Хопфилда.
Джон Джозеф Хопфилд — американский учёный, в основном известный как изобретатель ассоциативной нейронной сети в 1982 году. Эта сеть известна под названием сети Хопфилда.
Сю́дзи Накаму́ра — японский и американский физик, изобретатель синего светодиода, лауреат Нобелевской премии по физике (2014), в настоящее время работает в Калифорнийском университете в Санта-Барбаре (США).
Глубокое обучение — совокупность методов машинного обучения, основанных на обучении представлениям, а не специализированных алгоритмах под конкретные задачи. Многие методы глубокого обучения были известны ещё в 1980-е годы, но результаты не впечатляли, пока продвижения в теории искусственных нейронных сетей и вычислительные мощности середины 2000-х годов не позволили создавать сложные технологические архитектуры нейронных сетей, обладающие достаточной производительностью и позволяющие решать широкий спектр задач, не поддававшихся эффективному решению ранее, например, в компьютерном зрении, машинном переводе, распознавании речи, причём качество решения во многих случаях теперь сопоставимо, а в некоторых превосходит эффективность человека.
Глубокая сеть доверия — это порождающая графическая модель, или, иначе, один из типов глубинных нейронных сетей, состоящая из нескольких скрытых слоев, в которых нейроны внутри одного слоя не связаны друг с другом, но связаны с нейронами соседнего слоя.
Исключение или дропаут — метод регуляризации искусственных нейронных сетей, предназначен для уменьшения переобучения сети за счет предотвращения сложных коадаптаций отдельных нейронов на тренировочных данных во время обучения.
Юрген Шмидху́бер — немецкий и швейцарский учёный, специалист в области искусственного интеллекта. Является содиректором Института исследований искусственного интеллекта Далле Молле в Манно в Южной Швейцарии.
Google Brain — это исследовательский проект Google по изучению искусственного интеллекта на основе глубокого обучения. В нём сочетаются открытые исследования в области машинного обучения с разработкой систем и вычислительными мощностями в масштабах Google.
Ограниченная машина Больцмана, сокращённо RBM — вид генеративной стохастической нейронной сети, которая определяет распределение вероятности на входных образцах данных.
Капсульная нейронная сеть — архитектура искусственных нейронных сетей, которая предназначена для распознавания изображений.
Демис Хассабис — британский исследователь искусственного интеллекта, нейробиолог, разработчик компьютерных игр.
Венди Фридман — канадско-американский астроном и астрофизик, занимающаяся наблюдательной космологией, наиболее известна своей работой по измерению постоянной Хаббла. С 2003 года возглавляет Обсерватории института Карнеги в Пасадене (Калифорния), член Национальной АН США (2003) и Американского философского общества (2007). Именной Университетский профессор Чикагского университета. Член Королевского общества (2023).
Джон Ричард Бонд — канадский астрофизик-теоретик и космолог, специализируется на изучении структуры Вселенной. Профессор Торонтского университета, член Канадского (1996) и Лондонского (2001) королевских обществ, иностранный член НАН США (2011). В 1996—2006 годах директор Канадского института теоретической астрофизики и с 2002 года директор его программы «Космология и гравитация». За свою научную деятельность удостоен почти всех главных канадских наград, также как и высших гражданских почестей своих страны и провинции. Самый цитируемый астроном и космолог Канады в период 1981—1997 годов.
Джеймс Артур — канадский математик. Профессор Торонтского университета, член Канадского (1980) и Лондонского (1992) королевских обществ, иностранный член НАН США (2014). Единственный математик, удостоенный высшей научной канадской награды Золотой медали Герхарда Херцберга (1999).
Русла́н (Русс) Салахутди́нов — канадский учёный математик, кибернетик и информатик татарского происхождения, специалист по искусственному интеллекту и глубокому обучению. Профессор департамента машинного обучения Школы компьютерных наук Университета Карнеги — Меллона, директор по исследованиям искусственного интеллекта в корпорации Apple Inc. В середине 2000-х годов он вместе с коллегами сформулировал ряд новых подходов к глубокому машинному обучению, которые сделали возможным современный бум в области технологий искусственных нейросетей.
Йошуа Бенжио — канадский математик, кибернетик и информатик, наиболее известный работами в области искусственного интеллекта, искусственных нейронных сетей и глубокого обучения.
Илья́ Суцке́вер — канадский и американский учёный в области информатики, искусственного интеллекта и машинного обучения. Сооснователь компании OpenAI.
Андрей Карпатый — словацко-канадский учёный в области машинного обучения, который занимал должность директора по искусственному интеллекту в компании Tesla. Он является сооснователем и бывшим сотрудником OpenAI, где он специализировался на глубоком обучении и компьютерном зрении.
