Обучение дифференциальных нейросетей — это математическая конструкция. Там, где дифференциальные уравнения зашиты в закон обучения, полезны бильярдоподобные системы, потому что они дают большой корпус примеров, на которых такую сеть можно обучать. Это позволяет решить и проблему переобучения — заточить её под узкий тип данных. Если всё время поручать нейросети распознавать фотографии одного и того же человека, то она будет узнавать только его. Любое цветное изображение состоит из пикселей. Каждый пиксель можно представить набором из трёх чисел, то есть разложением по цветам RGB: красный, зелёный и синий. Возьмем изображение, положим на стол и из каждой точки выпустим вектор с конкретными координатами. Вместо плоского изображения получается поверхность в трёхмерном пространстве. Те пиксели, которые соответствуют границам между объектами, например, изображение животного на фоне природы, становятся более видимыми. Эксперт программы: Владислав Кибкало – лауреат премии Президента России в области науки и инноваций для молодых учёных за 2025 год, кандидат физико-математических наук, доцент МГУ им М. В. Ломоносова.