Deep-Learning — ntdim

$ ls -la ./tags

Как нейросети генерируют картинки: от GAN к диффузии

Stable Diffusion, DALL-E, Midjourney — все они работают на диффузионных моделях. Разбираем эволюцию генеративного AI: почему автокодировщики дали размытые результаты, GAN капризничали, и как идея «убирать шум» стала современной вершиной генерации изображений.

#ai #deep-learning #generative #diffusion #gan #architecture ai

Как нейросети научились видеть: свёртки, фильтры и архитектура CNN

Распознавание лиц, медицинская диагностика, беспилотники — всё это работает на свёрточных нейросетях. Разбираем, почему именно свёртка стала тем приёмом, который сделал возможным компьютерное зрение, и как слои CNN от краёв доходят до целых объектов.

#ai #deep-learning #cnn #computer-vision #architecture ai

Карта AI: 38 алгоритмов одним взглядом

Искусственный интеллект — не один алгоритм, а целый материк. От линейной регрессии до диффузионных моделей: обзорная карта 38 ключевых алгоритмов, сгруппированных по семи эпохам развития AI.

#ai #machine-learning #deep-learning #architecture #overview ai

Как нейросети научились понимать смысл слов: разбор механизма самовнимания (Self-Attention)

В 2017 году вышла статья «Attention Is All You Need». С тех пор почти все большие языковые модели — от ChatGPT до Grok и Claude — построены на одном ключевом механизме.

#ai #llm #transformer #self-attention #deep-learning ai