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 Xception221.
Глубокое обучение (Deep Learning) – это разновидность машинного обучения на основе искусственных нейронных сетей, а также 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.222.
Государство-как-Платформа (State-as-Platform) – это концепция трансформации государственного управления с использованием возможностей, которые нам дают новые технологии. Целевой функцией реализации идеи «Государство-как-Платформа» является благополучие граждан и содействие экономическому росту, основанному на внедрении технологий. В фокусе развертывания Платформы находится гражданин в условиях новой цифровой реальности. Государство должно создать условия, которые помогут человеку раскрыть свои способности, и сформировать комфортную и безопасную среду для его жизни и реализации потенциала, а также для создания и внедрения инновационных технологий223,224.
Градиент (Gradient) – это вектор, своим направлением указывающий направление наибольшего возрастания некоторой скалярной величины (значение которой меняется от одной точки пространства к другой, образуя скалярное поле), а по величине (модулю) равный скорости роста этой величины в этом направлении225.
Градиентная обрезка (Gradient clipping) – это метод, позволяющий справиться с проблемой взрывающихся градиентов путем искусственного ограничения (отсечения) максимального значения градиентов при использовании градиентного спуска для обучения модели226.
Градиентный спуск (Gradient descent) – это метод минимизации потерь путем вычисления градиентов потерь по отношению к параметрам модели на основе обучающих данных. Градиентный спуск итеративно корректирует параметры, постепенно находя наилучшую комбинацию весов и смещения для минимизации потерь227.
Граница решения (Decision boundary) – это разделитель между классами, изученными моделью в задачах классификации двоичного класса или