<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Backpropagation on AI-Uchi — Всё об искусственном интеллекте</title><link>/tags/backpropagation/</link><description>Recent content in Backpropagation on AI-Uchi — Всё об искусственном интеллекте</description><generator>Hugo</generator><language>ru</language><lastBuildDate>Tue, 30 Jun 2026 14:00:00 +0300</lastBuildDate><atom:link href="/tags/backpropagation/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Глубокое обучение: обзор для любопытных</title><link>/articles/glubokoye-obucheniye-obzor-dlya-lyubopytnykh/</link><pubDate>Tue, 30 Jun 2026 14:00:00 +0300</pubDate><guid>/articles/glubokoye-obucheniye-obzor-dlya-lyubopytnykh/</guid><description>&lt;h2 id="введение-когда-машина-обыгрывает-чемпиона-мира"&gt;Введение: когда машина обыгрывает чемпиона мира&lt;/h2&gt;
&lt;p&gt;В 2016 году программа AlphaGo сыграла серию партий против девятидановского профессионала Ли Седоля — одного из сильнейших игроков в го в истории — и выиграла со счётом 4:1. До этого го считался неподъёмной задачей для компьютеров: простые правила игры порождают экспоненциальное количество позиций на доске, несравнимо больше, чем в шахматах.&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;Что позволило машине достичь этого? Ответ — &lt;strong&gt;глубокое обучение&lt;/strong&gt; (deep learning). Глубокие нейронные сети (DNN) — это класс моделей машинного обучения, вдохновлённых структурой человеческого мозга. Они состоят из множества слоёв взаимосвязанных нейронов, способных обнаруживать сложные паттерны в данных. DNN произвели революцию в распознавании изображений, обработке естественного языка и речи.&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>