Глубокие нейронные сети — это тип искусственного интеллекта (ИИ), который имитирует то, как человеческий мозг обрабатывает информацию, но понимание того, как эти сети «думают», долгое время было проблемой. Теперь исследователи из Университета Кюсю разработали новый метод, чтобы понять, как глубокие нейронные сети интерпретируют информацию и сортируют ее по группам. В исследовании, опубликованном в журнале IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, рассматривается важная необходимость обеспечения точности и надежности систем искусственного интеллекта, а также их соответствия стандартам, необходимым для безопасного использования. Глубокие нейронные сети обрабатывают информацию на многих уровнях, подобно тому, как люди решают головоломку шаг за шагом. Первый уровень, известный как входной уровень, вводит необработанные данные . Последующие уровни, называемые скрытыми уровнями, анализируют информацию. Ранние скрытые уровни фокусируются на базовых функциях, таких как обнаружение краев или текстур, например, изучение отдельных частей головоломки. Более глубокие скрытые слои объединяют эти признаки для распознавания более сложных закономерностей , например, идентификации кошки или собаки, — это похоже на соединение частей пазла для получения более общей картины. «Однако эти скрытые слои подобны запертому черному ящику: мы видим вход и выход, но то, что происходит внутри, неясно», — говорит Данило Васконселлос Варгас, доцент факультета информатики и электротехники Уни...
CHASPIK.SPB.RU