05.05.2024 - 15:30
652
- Tendințe IT
Cercetători de la instituții americane de renume au prezentat o nouă arhitectură a rețelei neuronale Kolmogorov-Arnold Networks (KAN). Aceasta a devenit o alternativă la perceptronii multistrat (MLP), un principiu dezvoltat încă din 1957, scrie Naked-Science.
Spre deosebire de perceptron (MLP), care este un model simplificat al unei rețele neuronale biologice, în care în centru se află un model matematic de percepție a informațiilor de către creier, KAN se bazează pe principii matematice profunde. Și anume, pe teorema de aproximare a matematicienilor sovietici A. N. Kolmogorov și V. I. Arnold, sau teorema superpoziției.
Cercetătorii au observat că KAN, spre deosebire de MLP, poate procesa informații noi fără a uita catastrofal. Modelul este menținut la zi fără a se baza pe vreo bază de date sau pe recalificare.
KAN produce răspunsuri de multe ori mai bune și mai precise decât modelele cunoscute, dar antrenamentul său este intensiv din punct de vedere computațional. Noua arhitectură ar putea deschide oportunități de îmbunătățire în continuare a inteligenței artificiale cu învățare profundă.
Cătălin Volconovici
Citește și:
© 2024 Ziarul “СП”. Toate drepturile rezervate
Design by “Твёрдый знак”
Spune-ți Părerea
Reguli de comentare
Postează comentarii