Найдена альтернатива нейросетям при машинном обучении

Многослойные нейронные сети могут быть заменены осцилляторами с запаздывающей обратной связью. Рассказываем, что это такое и как работает.
художественное изображение нейросети
В Саратове нашли замену нейронным сетям при машинном обучении.Источник: Freepik

Группа ученых из Саратовского национального исследовательского государственного университета имени Н. Г. Чернышевского совместно с зарубежными коллегами разработали альтернативный подход к использованию сложных нейронных сетей в процессах машинного обучения. Об инновационной разработке специалистов пишет ТАСС.

Эксперты предложили использовать осцилляторы с запаздывающей обратной связью вместо традиционных многослойных нейронных сетей для задач машинного обучения. Такое решение обещает существенно упростить и снизить стоимость разработки устройств, способных оперативно справляться с задачами искусственного интеллекта.

Осцилляторы представляют собой системы, которые могут колебаться, подобно маятнику или электрическому контуру. Когда добавляется запаздывающая обратная связь, позволяющая системе учитывать ее предыдущие состояния, поведение такой системы усложняется. Эти системы способны воспроизводить динамические процессы, характерные для больших сетей, состоящих из множества взаимосвязанных компонентов.

нейросети в представлении ИИ-генераторов
Заменить нейросети могут осцилляторы с запаздывающей обратной связью. Источник: Unsplash

Ученые продемонстрировали, что два связанных бистабильных осциллятора с задержкой могут воспроизвести работу сложной двухслойной нейронной сети. Они рассмотрели два основных феномена: стохастический резонанс, где шум способствует усилению полезного сигнала, и распространение волнового фронта, когда одно из двух устойчивых состояний системы занимает все доступное пространство.

Сначала специалисты провели моделирование поведения осцилляторов на компьютере, а затем собрали физические прототипы из электронных компонентов. Экспериментальные данные полностью совпали с расчетами. Сейчас в СГУ исследуют потенциал этих систем для моделирования «спайковых нейронных сетей» — новых типов нейросетей, функционирование которых близко к электрической активности мозговых клеток.

Ранее ученые из Санкт-Петербургского государственного университета выяснили, как сильно изменился процесс химических исследований благодаря искусственному интеллекту. Их вывод заключается в том, что данная сфера уже претерпела значительные изменения. Подробнее о результатах исследования рассказано в другом материале Hi-Tech Mail.