90 подписчиков
Исследователи из Калтеха разработали новый алгоритм, который помогает искусственным нейронным сетям учиться, не забывая уже освоенные задачи. 📚✨ Нейронные сети могут забывать предыдущие задания, когда изучают новые, что делает их обучение сложнее.
Вдохновленные гибкостью биологических мозгов, таких как у людей и животных, они создали алгоритм под названием функционально-инвариантный путь (FIP). Этот алгоритм позволяет нейронным сетям обновляться с помощью новых данных, не начиная всё с нуля. 🤖💡
Алгоритм был разработан Мэттом Томсоном и бывшим студентом Гуру Рагхаваном, который основал компанию Yurts для дальнейшей проработки и применения FIP. Этот алгоритм может использоваться в различных областях, например, для улучшения рекомендаций в онлайн-магазинах и доработки самоуправляемых автомобилей. 🚗🛒
Исследование опубликовано в журнале *Nature Machine Intelligence* и имеет значительное влияние на повышение гибкости и адаптивности нейронных сетей. 📄🔍
#neuroco #нейроконтент #машинноеобучение #языковыемодели #нейросеть #нейронка #ArtificialIntelligence
Около минуты
11 октября 2024