Традиционные нейросети, обучаемые через обратное распространение ошибки, требуют оптимизации всего набора данных сразу. Это препятствует динамическому запоминанию новых примеров без потери старых знаний. Альтернативный подход предлагает импульсные нейросети с пороговыми нейронами, способными запоминать отдельные примеры по принципу «словаря».
В основе этого подхода лежит идея дискретных состояний нейронов (0 или 1), что позволяет отслеживать активные связи при обработке конкретного примера. Это приводит к тому, что изменения весов происходят только между активными нейронами, что способствует динамическому обучению и сохранению знаний без необходимости переобучения на всем наборе данных.
Вместо градиентного спуска, импульсные нейросети применяют правило обучения Хебба. Оно модифицирует веса в зависимости от активности пре- и постсинаптических нейронов, имитируя механизм обучения биологических систем. Когда оба нейрона активны, вес увеличивается, когда активен только пресинаптический, вес немного уменьшается.
Хотя предложенная модель импульсной нейросети еще не решает всех проблем динамического обучения, она демонстрирует перспективный переход от обучения через оптимизацию к динамическому запоминанию, что является важным шагом на пути к созданию искусственного интеллекта, способного работать в режиме непрерывного обучения.
Изображение носит иллюстративный характер
В основе этого подхода лежит идея дискретных состояний нейронов (0 или 1), что позволяет отслеживать активные связи при обработке конкретного примера. Это приводит к тому, что изменения весов происходят только между активными нейронами, что способствует динамическому обучению и сохранению знаний без необходимости переобучения на всем наборе данных.
Вместо градиентного спуска, импульсные нейросети применяют правило обучения Хебба. Оно модифицирует веса в зависимости от активности пре- и постсинаптических нейронов, имитируя механизм обучения биологических систем. Когда оба нейрона активны, вес увеличивается, когда активен только пресинаптический, вес немного уменьшается.
Хотя предложенная модель импульсной нейросети еще не решает всех проблем динамического обучения, она демонстрирует перспективный переход от обучения через оптимизацию к динамическому запоминанию, что является важным шагом на пути к созданию искусственного интеллекта, способного работать в режиме непрерывного обучения.