Компьютерное зрение
Свёрточные сети ищут закономерности в пикселях: находят объекты, лица и дефекты на снимках.
● работает на трансформерах
Нейросети, которые учатся вместе с вами
NeuroSpace — маленькая лаборатория, где мы собираем понятные объяснения, живые демонстрации и небольшие эксперименты с искусственным интеллектом.
128слоёв в модели
94%точность на тесте
7 мсответ сервера
Что мы исследуем
Обработка языка
Трансформеры разбирают тексты на токены и учатся предсказывать, что будет сказано дальше.
Генерация контента
Диффузионные модели постепенно превращают шум в изображение, музыку или видео.
Обучение с подкреплением
Агент пробует разные стратегии и получает награду за удачные решения — так учатся играть в игры.
Как устроена нейросеть
Нейросеть — это набор связанных «нейронов», которые передают друг другу числа. Каждая связь имеет вес, и обучение — это подбор таких весов, при которых ответ становится всё точнее.
Данные
Модель получает тысячи примеров: изображения, тексты, таблицы. Чем чище данные — тем лучше результат.
Обучение
На каждом шаге сеть ошибается, а алгоритм градиентного спуска чуть-чуть правит веса в сторону меньшей ошибки.
Инференс
Обученную модель запускают на новых данных: она выдаёт предсказание за миллисекунды.
Популярные архитектуры
- CNN — свёрточные сети, стандарт для работы с изображениями.
- RNN / LSTM — рекуррентные сети для последовательностей и временных рядов.
- Transformer — основа современных языковых моделей и чат-ботов.
- Diffusion — генерация картинок из шума, шаг за шагом.
Небольшие примеры
Три типовые задачи, с которых почти всегда начинают знакомство с нейросетями.
Классификация
Сеть получает картинку и отвечает, что на ней изображено — с вероятностью для каждого класса.
Генерация текста
Языковая модель продолжает фразу слово за словом, опираясь на контекст всего диалога.
Генерация картинок
Диффузионная модель убирает шум шаг за шагом, пока не получится изображение по описанию.
Связаться с нами
Где нас найти
- Email: hello@neurospace.dev
- Telegram: @neurospace
- Адрес: онлайн, по всему миру
- Режим: отвечаем в течение дня
Хотите предложить тему для статьи или вместе поэкспериментировать с моделью? Напишите — мы открыты.