31年2023月XNUMX日（Nanowerkニュース) 深層学習 (DL) は、一連のレイヤーを使用して分類タスクを実行します。 これらのタスクを効果的に実行するために、ローカルな決定が層に沿って段階的に実行されます。 しかし、これらの決定をローカルで実行するのではなく、出力への最も影響力のあるパスを選択することで、包括的な決定を実行できるでしょうか? に掲載された記事で 科学的なレポート (「出力層に隣接してプーリング決定を実行することで精度を向上」）、イスラエルのバルイラン大学の研究者は、この質問に「はい」と答えています。 既存のディープ アーキテクチャは、出力への最も影響力のあるパスを更新することで改善されました。

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「これは、紆余曲折を経て山に登りたいと願う二人の子供たちと考えることができます。 そのうちの XNUMX つは、すべての交差点で最速のローカル ルートを選択し、もう XNUMX つは、Google マップや Waze と同様に、双眼鏡を使用して前方の道全体を確認し、最短かつ最も重要なルートを選択します。 最初の子供は有利なスタートを切るかもしれないが、最終的には二番目の子供が勝つだろう」と、研究を主導したバーイラン物理学科およびゴンダ（ゴールドシュミート）多分野脳研究センターのイド・カンター教授は語った。 「この発見は、頂点への最も重要なルートを選択することによって、AI 学習をさらに強化する道を開くことができます」と、博士課程の学生であり、この研究の主要な貢献者の XNUMX 人であるヤーデン・ツァック氏は付け加えました。 より深い理解を目指すこの探求は、 AIシステム カンター教授とロニ・ヴァルディ博士率いる実験研究チームによるこの研究チームは、生物学的世界と機械学習の間の架け橋となり、それによって改良された高度な AI システムを作成することを目指しています。 現在までに、彼らはニューロン培養を使用した効率的な樹状突起適応の証拠を発見し、その発見を機械学習に実装する方法を発見し、浅いネットワークが深いネットワークとどのように競合できるかを示し、深層学習の成功の基礎となるメカニズムを発見しました。 グローバルな意思決定を使用して既存のアーキテクチャを強化すると、AI の改善への道が開かれ、追加のレイヤーを必要とせずに分類タスクを改善できます。

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• 情報源： https://www.nanowerk.com/news2/robotics/newsid=63567.php