15 апреля 2020
Есть ли альтернатива искусственным нейронным сетям?

Информационный дайджест.

 

...В середине 1980-х ученые придумали метод обратного распространения ошибки, и это позволило обучать большие нейронные сети, чего не получалось сделать раньше. Следующим этапом, привлекшим всеобщее внимание, стали глубокие нейронные сети — бум на них продолжается и сегодня. Но есть несколько противоречащих точек зрения относительно этой проблемы: математики доказали, что для того, чтобы сеть могла решать некоторые задачи, достаточно трех слоев. С другой стороны, нейрофизиологи и сторонники бихевиоризма настаивают на следовании эволюции и подражанию законам природы. Если время реакции человека на раздражитель поделить на время прохождения электрохимического сигнала через один нейрон, то мы получим грубую оценку для числа слоев, которые необходимы нашей естественной нейронной сети, хотя они, разумеется, не являются слоями в том смысле, в каком они есть в искусственных нейронных сетях. Получается, что сеть должна быть достаточно глубокая, и как может быть достаточно трех слоев? По каким-то же причинам природа устроила так, что их не три, а тридцать?..

ТЕКСТ

Источник информации: Казанцев А.В., кафедра математической статистики