Hacker News Digest

Как ИИ узнаёт кота? Краткий путеводитель

Нейросеть — это просто карта высокой размерности. Чтобы понять, как она отличает кота от собаки, представьте:

1. Пиксель → координата
   Каждый пиксель картинки — это ось в многомерном пространстве. 1-мегапиксель = 1 млн осей.

2. Слои = фильтры
   Первые слои выделяют простые черты: края, текстуры. Следующие комбинируют их в уши, усы, глаза. Последний слой решает: «кот» или «не кот».

3. Границы классов
   Внутри пространства сети строит гиперплоскости, разделяющие «котов» и «собак». Обучение — это подбор положения этих плоскостей так, чтобы ошибок было меньше.

4. Точки и расстояния
   Похожие картинки оказываются рядом. Если точка оказалась по «ту сторону» границы, сеть штрафуется и корректирует веса.

5. Тысячи измерений
   Мы не можем их увидеть, но алгоритм «гуляет» по этому лабиринту и выводит: «Это 97 % кот».

Главное: никакой магии — только геометрия в пространстве с миллионами осей.