Нейросеть. Пошаговое руководство по генерации картинок и текста

Нейронные сети относятся к глубокому обучению, которое является частью машинного обучения, но существенно отличается от классического подхода к ML. В стандартном машинном обучении программе предоставляются явные инструкции о том, как выполнять задачу. Например, если требуется классифицировать изображения мужчин и женщин, модели необходимо объяснить, какие характеристики различают фигуры мужчин и женщин с помощью математических формул и абстракций.

В случае обучения нейронных сетей такие явные инструкции не требуются. Сеть самостоятельно находит признаки и корректирует свои коэффициенты, чтобы достичь желаемого результата. Вместо того, чтобы описывать признаки вручную, необходимо лишь предоставить обучающие данные и определить соответствующие результаты для каждого входа. Нейронная сеть сама выявляет внутренние закономерности и устанавливает соответствующие веса, чтобы выполнить задачу.

Это имеет свои преимущества и недостатки. Одним из недостатков является непредсказуемость работы нейронной сети, так как она может проявлять сложное поведение, которое трудно объяснить или интерпретировать. Однако, это также дает большую гибкость, поскольку одну и ту же нейронную сеть можно обучить на различных задачах, просто изменяя обучающие данные и соответствующие результаты. Таким образом, нет необходимости создавать новые алгоритмы или параметры для каждой новой задачи, а можно использовать существующую архитектуру сети, предварительно оптимизированную для определенного типа задач.