В чём заключается вклад Джеффри Хинтона в развитие искусственного интеллекта и глубокого обучения?

Вклад Джеффри Хинтона в развитие искусственного интеллекта и глубокого обучения заключается в следующих идеях и разработках: big-i.ru

• Алгоритм обратного распространения ошибки (backpropagation). big-i.ru www.securitylab.ru Он позволяет нейронной сети учиться на своих ошибках и самостоятельно корректировать внутренние параметры без вмешательства человека. big-i.ru Такая автоматизация упрощает обучение нейронных сетей и повышает точность результата: сеть лучше справляется со сложными задачами, например, распознавание изображений или обработка текста. big-i.ru
• Использование глубинных нейронных сетей (deep learning). big-i.ru На протяжении нескольких десятилетий такие нейросети считались неэффективными, потому что их было трудно обучать. big-i.ru Хинтон предложил использовать именно их для решения сложных задач, например, для распознавания образов и обработки данных. big-i.ru
• Разработка машин Больцмана (Boltzmann Machines). big-i.ru Это нейронные сети, которые могут обучаться без учителя и используются для моделирования вероятностных распределений. big-i.ru Они могут эффективно решать задачи кластеризации, классификации и генерации новых данных, что особенно полезно в области рекомендательных систем, обработки изображений и генерации данных (например, создание новых изображений или звуков). big-i.ru
• Создание модели AlexNet. big-i.ru В 2012 году команда, в которой работал Хинтон, представила нейронную сеть под названием AlexNet. dzen.ru Эта сеть выиграла соревнование по компьютерному зрению ImageNet, сокрушительно опередив конкурентов. dzen.ru AlexNet продемонстрировала потенциал глубоких нейронных сетей в области обработки изображений и стала вехой в истории ИИ. dzen.ru