Нейронные сети – это вычислительные системы, вдохновленные биологическими нейронными сетями в головном мозге. Идея использования нейронов и связей между ними для обработки информации в компьютерных системах возникла уже в середине 20-го века.
Ян Лекун (Yann LeCun) – выдающийся ученый в области искусственного интеллекта, особенно в области глубокого обучения и нейронных сетей. Его вклад в развитие этого поля огромен, в том числе и в создание первых нейронных сетей.
Лекун был одним из пионеров в разработке сверточных нейронных сетей (Convolutional Neural Networks, CNN), которые стали ключевым инструментом в обработке изображений, распознавании образов и других задачах машинного зрения. Его работы легли в основу многих современных систем компьютерного зрения и распознавания образов.
Одним из его наиболее известных достижений является разработка алгоритма обратного распространения ошибки в нейронных сетях, который сделал обучение глубоких нейронных сетей эффективным и практичным. Этот алгоритм существенно повлиял на развитие всего направления глубокого обучения.
В 1989 году Лекун внёс значительный вклад в создание первой сверточной нейронной сети, называемой LeNet, которая использовалась для распознавания рукописных цифр. Эта нейронная сеть стала прародителем многих современных архитектур в области машинного зрения.
Изучай глубокое обучение подробнее на интенсиве с практическими занятиями:
