Toutefois, leur fonctionnement complexe et certaines de leurs capacités demeurent difficiles à comprendre.
Une équipe de chercheurs dirigée par Ivan Dokmanić, de l’Université de Bâle, a trouvé une solution innovante en utilisant des modèles mécaniques pour imiter les caractéristiques des réseaux neuronaux.
Cela leur permet d’optimiser plus facilement les paramètres de ces réseaux.
En créant une analogie avec une règle pliante, où chaque segment représente une couche du réseau, l’équipe a découvert que la façon dont on tire sur la règle affecte la séparation des données, semblable au processus dans les réseaux neuronaux.
Ce travail promet de simplifier l’apprentissage des réseaux de neurones en évitant les méthodes traditionnelles basées sur l’essai et l’erreur, et pourrait offrir de meilleures performances sans nécessiter des processus aléatoires compliqués.
L’article intitulé « Ce que révèle une règle pliante sur les réseaux de neurones » a été publié sur IA Tech News, une source d’information dédiée à l’avenir de la technologie et de l’intelligence artificielle.
Source: IA Tech news
