Нейро́нная сеть — математическая модель, а также её программное или аппаратное воплощение, построенная по принципу организации и функционирования 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.
IPX — протокол сетевого уровня модели OSI в стеке протоколов IPX/SPX. Является производным от Xerox Network Services' IDP. Он так же может выступать как протокол транспортного уровня.
В 1967 году Эндрю Витерби разработал и проанализировал алгоритм декодирования, основанный на принципе максимального правдоподобия. Алгоритм оптимизирован за счёт использования особенностей структуры конкретной решётки кода. Преимущество декодирования Витерби по сравнению с декодированием по методу полного перебора заключается в том, что сложность декодера Витерби не является функцией количества символов в последовательности кодовых слов.
Сегментация рынка — процесс разбивки потребителей или потенциальных потребителей на рынке на различные группы, в рамках которых потребители имеют схожие или аналогичные запросы, удовлетворяемые определенным комплексом маркетинга. Критически важный аспект маркетинга, предназначенный для превращения различий между товарами в стоимостные различия, которые могут быть сохранены на протяжении всего жизненного цикла продукта.
Метод k-средних — наиболее популярный метод кластеризации. Был изобретён в 1950-х годах математиком Гуго Штейнгаузом и почти одновременно Стюартом Ллойдом. Особую популярность приобрёл после работы Маккуина.
Целевая группа, целевая аудитория — термин, используемый в маркетинге или рекламе для обозначения группы людей, объединённых общими признаками, или объединённой ради какой-либо цели или задачи. Под общими признаками могут пониматься любые характеристики, требуемые организаторами. Главное свойство целевой аудитории с точки зрения рекламы — то, что именно эти люди с большей вероятностью купят продукт. Поэтому именно на эту группу лиц направлено рекламное сообщение и рекламные мероприятия. То есть ЦА — это основная и наиболее важная для рекламодателя категория получателей рекламного обращения. Ещё одной характеристикой целевой группы может служить число человек, выраженное в тысячах или в процентах от выборки, видевших рекламу или маркетинговую информацию хотя бы один раз. При проведении социологических опросов также может быть определена и сформирована целевая группа или аудитория.
Рекуррентные нейронные сети — вид нейронных сетей, где связи между элементами образуют направленную последовательность. Благодаря этому появляется возможность обрабатывать серии событий во времени или последовательные пространственные цепочки. В отличие от многослойных перцептронов, рекуррентные сети могут использовать свою внутреннюю память для обработки последовательностей произвольной длины. Поэтому сети RNN применимы в таких задачах, где нечто целостное разбито на части, например: распознавание рукописного текста или распознавание речи. Было предложено много различных архитектурных решений для рекуррентных сетей от простых до сложных. В последнее время наибольшее распространение получили сеть с долговременной и кратковременной памятью (LSTM) и управляемый рекуррентный блок (GRU).
Ту́рбокод — параллельный каскадный блоковый систематический код, способный исправлять ошибки, возникающие при передаче цифровой информации по каналу связи с шумами. Синонимом турбокода является известный в теории кодирования термин — каскадный код.
В компьютерном зрении, сегментация — это процесс разделения цифрового изображения на несколько сегментов. Цель сегментации заключается в упрощении и/или изменении представления изображения, чтобы его было проще и легче анализировать. Сегментация изображений обычно используется для того, чтобы выделить объекты и границы на изображениях. Более точно, сегментация изображений — это процесс присвоения таких меток каждому пикселю изображения, что пиксели с одинаковыми метками имеют общие визуальные характеристики.
Свёрточная нейронная сеть — специальная архитектура искусственных нейронных сетей, предложенная Яном Лекуном в 1988 году и нацеленная на эффективное распознавание образов, входит в состав технологий глубокого обучения. Использует некоторые особенности зрительной коры, в которой были открыты так называемые простые клетки, реагирующие на прямые линии под разными углами, и сложные клетки, реакция которых связана с активацией определённого набора простых клеток. Таким образом, идея свёрточных нейронных сетей заключается в чередовании свёрточных слоёв и субдискретизирующих слоёв. Структура сети — однонаправленная, принципиально многослойная. Для обучения используются стандартные методы, чаще всего метод обратного распространения ошибки. Функция активации нейронов — любая, по выбору исследователя.
Автокодировщик — специальная архитектура искусственных нейронных сетей, позволяющая применять обучение без учителя при использовании метода обратного распространения ошибки. Простейшая архитектура автокодировщика — сеть прямого распространения, без обратных связей, наиболее схожая с перцептроном и содержащая входной слой, промежуточный слой и выходной слой. В отличие от перцептрона, выходной слой автокодировщика должен содержать столько же нейронов, сколько и входной слой.
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, 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.
База данных MNIST — объёмная база данных образцов рукописного написания цифр. База данных является стандартом, предложенным Национальным институтом стандартов и технологий США с целью калибрации и сопоставления методов распознавания изображений с помощью машинного обучения в первую очередь на основе нейронных сетей. Данные состоят из заранее подготовленных примеров изображений, на основе которых проводится обучение и тестирование систем. База данных была создана после переработки оригинального набора чёрно-белых образцов размером 20x20 пикселей NIST. Создатели базы данных NIST, в свою очередь, использовали набор образцов из Бюро переписи населения США, к которому были добавлены ещё тестовые образцы, написанные студентами американских университетов. Образцы из набора NIST были нормализированы, прошли сглаживание и приведены к серому полутоновому изображению размером 28x28 пикселей.
Длинная цепь элементов краткосрочной памяти — разновидность архитектуры рекуррентных нейронных сетей, предложенная в 1997 году Зеппом Хохрайтером и Юргеном Шмидхубером. Как и большинство рекуррентных нейронных сетей, LSTM-сеть является универсальной в том смысле, что при достаточном числе элементов сети она может выполнить любое вычисление, на которое способен обычный компьютер, для чего необходима соответствующая матрица весов, которая может рассматриваться как программа. В отличие от традиционных рекуррентных нейронных сетей, LSTM-сеть хорошо приспособлена к обучению на задачах классификации, обработки и прогнозирования временных рядов в случаях, когда важные события разделены временными лагами с неопределённой продолжительностью и границами. Относительная невосприимчивость к длительности временных разрывов даёт LSTM преимущество по отношению к альтернативным рекуррентным нейронным сетям, скрытым марковским моделям и другим методам обучения для последовательностей в различных сферах применения. Из множества достижений LSTM-сетей можно выделить наилучшие результаты в распознавании несегментированного слитного рукописного текста, и победу в 2009 году на соревнованиях по распознаванию рукописного текста (ICDAR). LSTM-сети также используются в задачах распознавания речи, например LSTM-сеть была основным компонентом сети, которая в 2013 году достигла рекордного порога ошибки в 17,7 % в задаче распознавания фонем на классическом корпусе естественной речи TIMIT. По состоянию на 2016 год ведущие технологические компании, включая Google, Apple, Microsoft и Baidu, используют LSTM-сети в качестве фундаментального компонента новых продуктов.
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.
Caffe — среда для глубинного обучения, разработанная Яньцинем Цзя в процессе подготовки своей диссертации в университете Беркли. Caffe является открытым программным обеспечением, распространяемым под лицензией BSD license. Написано на языке C++, и поддерживает интерфейс на языке Python.
Нейро́нный проце́ссор — это специализированный класс микропроцессоров и сопроцессоров, используемый для аппаратного ускорения работы алгоритмов искусственных нейронных сетей, компьютерного зрения, распознавания по голосу, машинного обучения и других методов искусственного интеллекта.
Процессор машинного зрения — новый класс специализированных микропроцессоров являющихся разновидностью ИИ-ускорителей, предназначенных для аппаратного ускорения работы алгоритмов машинного зрения.
В искусственных нейронных сетях функция активации нейрона определяет выходной сигнал, который определяется входным сигналом или набором входных сигналов. Стандартная компьютерная микросхема может рассматриваться как цифровая сеть функций активации, которые могут принимать значения «ON» (1) или «OFF» (0) в зависимости от входа. Это похоже на поведение линейного перцептрона в нейронных сетях. Однако только нелинейные функции активации позволяют таким сетям решать нетривиальные задачи с использованием малого числа узлов. В искусственных нейронных сетях эта функция также называется передаточной функцией.
Обучение признакам или обучение представлениям — это набор техник, которые позволяют системе автоматически обнаружить представления, необходимые для выявления признаков или классификации исходных (сырых) данных. Это заменяет ручное конструирование признаков и позволяет машине как изучать признаки, так и использовать их для решения специфичных задач.
