Как эволюционировала архитектура нейросетей от первых моделей до современных генеративных архитектур?

Архитектура нейросетей эволюционировала от простых моделей к современным генеративным архитектурам следующим образом:

Первые модели: в 1940–50-е годы появились первые модели искусственных нейронов, которые пытались имитировать работу мозга. dtf.ru В 1958 году Фрэнк Розенблатт представил перцептрон — простейшую модель нейронной сети, способную выполнять элементарные задачи классификации. dtf.ru vk.com

1980-е и 1990-е: появились первые рекуррентные нейронные сети, способные работать с последовательными данными. dtf.ru Активно разрабатывались новые типы нейронных сетей, что позволило улучшить их точность и применимость. dtf.ru Нейросети начали использоваться для распознавания образов, речи и даже в простых экспертных системах. dtf.ru

Начало XXI века: переход к глубокому обучению — методике, позволяющей обучать многослойные нейронные сети с большим количеством скрытых слоёв. dtf.ru Появились такие ключевые архитектуры, как CNN (свёрточные нейронные сети), RNN и LSTM (применяются для работы с последовательными данными, такими как текст и речь), GAN (генеративно-состязательные сети). dtf.ru

Современные достижения: сегодня нейросети используются в самых разных сферах. vk.com Несколько ключевых инноваций:

• Трансформеры (Transformers) — модели, такие как GPT, BERT и DALL-E, стали основой для генерации текстов и изображений. vk.com
• Генеративные сети (GAN) — позволяют создавать реалистичные изображения, подделки и даже видео. vk.com
• Самообучающиеся системы — ИИ начинает самостоятельно адаптироваться и обучаться без вмешательства человека. vk.com