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Ce que révèle une règle pliante sur les réseaux de neurones.
Les réseaux de neurones profonds, essentiels pour l’intelligence artificielle moderne, optimisent les paramètres de neurones artificiels pour des tâches comme la reconnaissance d’objets.
Leur fonctionnement complexe et certaines de leurs performances restent difficiles à appréhender.
Une équipe de chercheurs, dirigée par Ivan Dokmanić de l’Université de Bâle, a adapté des modèles mécaniques pour reproduire les caractéristiques des réseaux neuronaux, facilitant ainsi l’optimisation de leurs paramètres.
Ils ont développé une analogie avec une règle pliante, où chaque section représente une couche du réseau.
En manipulant cette règle, ils ont observé que la manière de tirer influençait la séparation des données, similaire à celle des réseaux neuronaux.
Leurs travaux pourraient potentiellement simplifier l’apprentissage des réseaux en évitant les méthodes traditionnelles d’essai et d’erreur, en visant une meilleure performance sans recourir à des processus aléatoires complexes.