Генеративные модели (Generative model) – это семейство архитектур ИИ, целью которых является создание образцов данных с нуля. Они достигают этого, фиксируя распределение данных того типа вещей, которые мы хотим генерировать. На практике модель может создать (сгенерировать) новые примеры из обучающего набора данных. Например, генеративная модель может создавать стихи после обучения на наборе данных сборника Пушкина31.
Генеративный искусственный интеллект (Generative Artificial Intelligence) – это наиболее перспективный метод машинного обучения, при котором нейросеть изучает массив данных, например содержание текстов обращений граждан по определенной теме, после чего использует полученную информацию для самостоятельно анализа других массивов на все остальные темы. Как отмечают специалисты Gartner возможности инструмента практически не имеют границ. По их оценкам к 2025 году около 10% всех производимых на планете данных будут приходиться на генеративный ИИ32.
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 решения33.
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