Александр Власкин - Глоссариум по искусственному интеллекту: 2500 терминов

Генерация кандидатов (Candidate generation) – это первый этап рекомендации. По запросу система генерирует набор релевантных кандидатов.

Генерация речи (Speech generation) – это задача создания речи из какой-либо другой модальности, такой как текст, движения губ и т. д. Также под синтезом речи понимается компьютерное моделирование человеческой речи. Оно используется для преобразования письменной информации в слуховую там, где это более удобно, особенно для мобильных приложений, таких как голосовая электронная почта и единая система обмена сообщениями. Синтез речи также используется для помощи слабовидящим, так что, например, содержимое экрана дисплея может быть автоматически прочитано вслух слепому пользователю. Синтез речи является аналогом речи или распознавания голоса.

Генетический алгоритм (Genetic Algorithm) – это эвристический алгоритм поиска, используемый для решения задач оптимизации и моделирования путём случайного подбора, комбинирования и вариации искомых параметров с использованием механизмов, аналогичных естественному отбору в природе. Генетический алгоритм требует генетического представления решения и функции пригодности для оценки решения.

Генетический оператор (Genetic operator) – это оператор, используемый в генетических алгоритмах для направления алгоритма к решению данной проблемы. Существует три основных типа операторов (мутация, скрещивание и отбор), которые должны работать в сочетании друг с другом, чтобы алгоритм был успешным.

Геномные данные (Genomic data) – этот термин относится к данным генома и ДНК организма. Они используются в биоинформатике для сбора, хранения и обработки геномов живых существ. Геномные данные обычно требуют большого объема памяти и специального программного обеспечения для анализа.

Гетероассоциативная память (Hetero Associative memory) –это память, похожа на сеть автоассоциативной памяти, это также однослойная нейронная сеть. Однако в этой сети входной обучающий вектор и выходные целевые векторы не совпадают. Веса определяются таким образом, чтобы сеть хранила набор шаблонов. Гетероассоциативная сеть носит статический характер, следовательно, в ней не будет нелинейных операций и операций с запаздыванием. Архитектура, как показано на следующем рисунке, архитектура сети гетероассоциативной памяти имеет «n» количество входных обучающих векторов и «m» количество выходных целевых векторов.

Гибридизация человека и машины (Human-machine hybridization) – это технология, позволяющая соединить человеческое тело и технологическую систему. Текущий подход к разработке интеллектуальных систем (например, на основе технологий искусственного интеллекта) в основном ориентирован на данные. Он имеет ряд ограничений: принципиально невозможно собрать данные для моделирования сложных объектов и процессов; обучение нейронных сетей требует огромных вычислительных и энергетических ресурсов; и решения не объяснимы. Современные системы ИИ (основанные на узком ИИ) вряд ли можно считать интеллектом. Это скорее следующий уровень автоматизации человеческого труда.

Перспективной концепцией, лишенной вышеуказанных ограничений, является концепция гибридного интеллекта, объединяющая сильные стороны узкого ИИ и возможности человека. Гибридные интеллектуальные системы обладают следующими ключевыми особенностями: Когнитивная интероперабельность – позволяет искусственным и естественным интеллектуальным агентам легко общаться для совместного решения проблемы; Взаимная эволюция (коэволюция) – позволяет гибридной системе развиваться, накапливать знания и формировать общую онтологию предметной области. Ядром гибридизации человеко-машинного интеллекта является функциональная совместимость биологических и технических систем на разных уровнях от физических сигналов до когнитивных моделей.

Гибридные модели (Hybrid models) – это комбинации моделей на основе данных с «классическими» моделями, а также комплексирование различных методов искусственного интеллекта.

Гибридный суперкомпьютер (Hybrid supercomputer) – это вычислительная система, объединяющая ЦП традиционной архитектуры (например, x86) и ускорители, например, на вычислительных графических процессорах.

Гиперпараметр(настройка гиперпараметра) ( Hyperparameter) – в машинном обучении – это параметры алгоритмов, значения которых устанавливаются перед запуском процесса обучения. Гиперпараметры используются для управления процессом обучения [ 23 23 Гиперпараметр [Электронный ресурс] //hmong.ru URL: https://hmong.ru/wiki/Hyper-heuristics (дата обращения: 07.07.2022) ].

Гипер-эвристика (Hyper-heuristic) – это эвристический метод решения задачи, который стремится автоматизировать, часто путем включения методов машинного обучения, процесс выбора, объединения, генерации или адаптации нескольких более простых эвристик (или компонентов таких эвристик) для эффективного решения задач вычислительного поиска. Одной из мотиваций для изучения гипер-эвристики является создание систем, которые могут обрабатывать классы проблем, а не решать только одну проблему.

Глубина (Depth) – это количество слоев (включая любые встраивающие слои) в нейронной сети, которые изучают веса. Например, нейронная сеть с 5 скрытыми слоями и 1 выходным слоем имеет глубину 6.

Глубокая модель (Deep model) – это тип нейронной сети, содержащий несколько скрытых слоев.

Глубокая нейронная сеть (Deep neural network, глубинная нейронная сеть, ГНС)многослойная сеть, содержащая между входным и выходным слоями несколько (много) скрытых слоёв нейронов, что позволяет моделировать сложные нелинейные отношения. ГНС сейчас всё чаще используются для решения таких задач искусственного интеллекта, как распознавание речи, обработка текстов на естественном языке, компьютерное зрение и т.п., в том числе в робототехнике.

Глубоко разделяемая сверточная нейронная сеть (Depthwise separable convolutional neural network) – это архитектура сверточной нейронной сети, основанная на Inception (раздел с данными на GitHub), но в которой модули Inception заменены свертками, отделяемыми по глубине. Также известен как Xception.

Глубокое обучение (Deep Learning) – это глубокое (глубинное) структурированное или иерархическое машинное обучение, набор алгоритмов и методов машинного обучения (machine learning) на основе различных видов представления данных. Обучение может быть контролируемым, полу-контролируемым (semi-supervised) или неконтролируемым. Использование в глубоком обучении рекуррентных нейронных сетей (recurrent neural networks), позволяет эффективно решать задачи в областях компьютерного зрения, распознавания речи, обработки текстов на естественном языке, машинного перевода, биоинформатики и др.