В двадцатом веке, который закончился будто совсем недавно, было много крутых и странных десятилетий. Но мое любимое, конечно, шестидесятыеЧитать полностью »
Рубрика «Перцептрон»
Шестидесятые: десятилетие, когда мы придумали будущее
2026-09-15 в 5:23, admin, рубрики: 60s, Аполлон-11, Бакминстер Фуллер, звукозапись, Клод Леви-Стросс, маршалл маклюэн, мишель фуко, Перцептрон, ретрофутуризм, шестидесятыеКак я запустил перцептрон на обычном непрограммируемом калькуляторе Casio
2026-07-03 в 11:55, admin, рубрики: AI, machine learning, machinelearning, ml, python, нейросети, нейросеть, ПерцептронВсем привет, это моя первая статья на Хабре и я решил посвятить ее своему недавнему мини‑проекту, сутью которого является обучение небольшого перцептрона 2-5-1 с помощью Python без сторонних библиотек (типа NumPy), и его последующий инференс на непрограммируемом инженерном калькуляторе Casio‑Fx-82-Es Plus (2nd edition).
В качестве задачи для перцептрона я выбрал определение того, находится ли точка в пределах графика следующей лемнискаты Бернулли: (x² + y²)² — 2a²(x² — y²) = 0 (с a = sqrt(0.5), то есть вообще без коэффициента 2a²), с минимально приемлемой вероятностью (70–85%)
Perceptron: Как работала самая первая нейросеть в истории?
2026-05-14 в 15:48, admin, рубрики: AI, ИИ, Научно-популярное, нейронная сеть, нейронные сети, Перцептрон, перцептроны
Сегодня мы расскажем с чего началась эпоха современного ИИ. Это произошло через год после полета первого искусственного спутника Земли и имело не менее колоссальное значение для человечества.
Крах ИИ: Почему нейросети не пережили свою первую зиму
2025-07-28 в 5:29, admin, рубрики: искусственный интеллект, история, машинные переводы, ПерцептронПривет!
Искусственный интеллект сегодня у всех на слуху. Технологии развиваются стремительно: они меняют бизнес, творчество и повседневную жизнь. Но вместе с возможностями приходят и тревоги — многие боятся, что ИИ выйдет из-под контроля.
А что, если это уже происходило?
60 лет назад мир тоже стоял на пороге революции искусственного интеллекта. Ученые предсказывали скорое появление машин, способных мыслить как человек. Правительства инвестировали миллионы в исследования, университеты, открывали новые программы. Казалось, прорыв не за горами. Но революция так и не случилась.
История ИИ на пальцах — от перцептрона до GPT-4o
2025-04-12 в 12:19, admin, рубрики: AI, llm, programming, ИИ, Интересное, искусственный интеллект, история, Перцептрон, развитие технологий, технологии
Простая нейронная сеть на C++
2024-09-25 в 17:15, admin, рубрики: алгоритм, гайд, нейросеть, обучение, ПерцептронПредисловие
Всем привет!
Данная статья написана в качестве рефлексии по поводу выполнения лабораторной работы. Поскольку упор делался на написание рабочей нейронной сети, все приведенные формулы не будут доказываться. Если же вам интересен математический аппарат, то я изучал его по этой статье.
Со всеми корректными замечаниями по поводу кода жду в комментариях.
Решаемая задача
Решаемая задача звучит примерно следующим образом: На вход подается картинка размером 7х7, необходимо определить, что на ней нарисовано - круг, квадрат или треугольник.
На практике пробуем KAN – принципиально новую архитектуру нейросетей
2024-05-03 в 15:14, admin, рубрики: data science, ml, нейронные сети, нейросеть, ПерцептронНа днях ученые из MIT показали альтернативу многослойному перцептрону (MLP). MLP с самого момента изобретения глубокого обучения лежит в основе всех нейросетей, какими мы их знаем сегодня. На его идее в том числе построены большие языковые модели и системы компьютерного зрения.
Однако теперь все может измениться. В KAN (Kolmogorov-Arnold Networks) исследователи реализовали перемещение функций активации с нейронов на ребра нейросети, и такой подход показал блестящие результаты.
Изобретаем велосипед или пишем персептрон на С++. Часть 1 и 2
2020-08-08 в 16:05, admin, рубрики: c++, искуcственный интеллект, искусственный интеллект, персептрон, ПерцептронИзобретаем велосипед или пишем персептрон на C++. Часть 1
Напишем простую библиотеку для реализации персептрона на C++
Julia и нейронные сети: Flux
2019-11-11 в 7:55, admin, рубрики: dataframes, Julia, боги смерти едят только яблоки, визуализация данных, искусственный интеллект, классификация, машинное обучение, нейронные сети, Перцептрон, Программирование
Прошло чуть больше года, с тех пор как MIT объявил о релизе высокопроизводительного языка общего назначения Julia. С тех пор язык набирает популярность: он используется в более чем 1500 университетах (в некоторых преподается в качестве первого ЯП), а области применения охватывают от медицинской диагностики и планирования космических миссий до таких насущных проблем, как оптимизация трафика школьных автобусов.
Одним из ключевым полей деятельности многих проектов, как не трудно догадаться, является машинное обучение, для которого на Julia есть множество мощных инструментов, а недавно вышел в свет довольно интересный проект — Система вероятностного программирования общего назначения "GEN".
Сегодня же мы обратим внимание на, как понятно из названия, пакет Flux, предоставляющий всю мощь нейронных сетей. Постараемся пройти путь от обработки и исследования наборов изображений до обученной нейронной сети, чтобы получить полноценный классификатор!
Треугольник Паскаля vs цепочек типа «000…-111…» в бинарных рядах и нейронных сетях
2019-09-09 в 13:23, admin, рубрики: ata analysis, big data, binary Lyndon words, binomial coefficient, Binomial Theorem, boolean, data mining, machine learning, neural network, Pascal's Triangle, rules-based, tests of randomness, Алгоритмы, анализ данных, белый шум, бинарная последовательность, биномиальный коэффициент, вероятность ошибки, ГСПЧ, кластеризация данных, марковский процесс, математика, нейрон, нейронная сеть, открытые данные, ошибки первого и второго рода, Перцептрон, поиск закономерностей, последовательность, проверка гипотезы, распределение вероятностей, синапс, слова Линдона, случайный процесс, статистика, теорема Эрдёша-Реньи, треугольник Паскаля, фрактальные свойства, экспертные системыСерия «Белый шум рисует черный квадрат»
История цикла этих публикаций начинается с того, что в книге Г.Секей «Парадоксы в теории вероятностей и математической статистике» (стр.43), было обнаружено следующее утверждение:
Рис. 1.
По анализу комментарий к первым публикациям (часть 1, часть 2) и последующими рассуждениями созрела идея представить эту теорему в более наглядном виде.
Большинству из участников сообщества знаком треугольник Паскаля, как следствие биноминального распределения вероятностей и многие сопутствующие законы. Для понимания механизма образования треугольника Паскаля развернем его детальнее, с развертыванием потоков его образования. В треугольнике Паскаля узлы формируются по соотношению 0 и 1, рисунок ниже.
Рис. 2.
Для понимания теоремы Эрдёша-Реньи составим аналогичную модель, но узлы будут формироваться из значений, в которых присутствуют наибольшие цепочки, состоящие последовательно из одинаковых значений. Кластеризации будет проводиться по следующему правилу: цепочки 01/10, к кластеру «1»; цепочки 00/11, к кластеру «2»; цепочки 000/111, к кластеру «3» и т.д. При этом разобьём пирамиду на две симметричные составляющие рисунок 3.
Рис. 3.
Первое что бросается в глаза это то, что все перемещения происходят из более низкого кластера в более высокий и наоборот быть не может. Это естественно, так как если цепочка размера j сложилась, то она уже не может исчезнуть.
Читать полностью »