بيت سمعي لماذا يعتبر عنق الزجاجة في المعلومات نظرية مهمة في التعلم العميق؟

لماذا يعتبر عنق الزجاجة في المعلومات نظرية مهمة في التعلم العميق؟

Anonim

Q:

لماذا تعتبر "عنق الزجاجة في المعلومات" نظرية مهمة في التعلم العميق؟

أ:

تعمل فكرة "عنق الزجاجة في المعلومات" في الشبكات العصبية الاصطناعية (ANNs) على مبدأ خاص يتعلق بنشر مختلف أنواع الإشارات. يُنظر إليه كأداة عملية لفحص المفاضلات التي تجعل أنظمة الذكاء الاصطناعي هذه تعمل على تحسين نفسها بنفسها. مقال سلكي يصف مفهوم عنق الزجاجة في المعلومات المقدمة من Tishby et. الله. يتحدث عن "تخليص بيانات المدخلات الصاخبة من التفاصيل الخارجية كما لو كان من خلال الضغط على المعلومات من خلال عنق الزجاجة" و "الاحتفاظ فقط بالميزات الأكثر صلة بالمفاهيم العامة".

كمفهوم جديد نسبيًا ، يمكن أن تساعد فكرة عنق الزجاجة في تحسين وتغيير كيفية استخدامنا لشبكات ANN والأنظمة ذات الصلة لنمذجة الوظيفة الإدراكية. إحدى الطرق التي يمكن أن تساعد بها هذه النظرية هي مساعدتنا على فهم النماذج التي تدعم وظائف الشبكة العصبية بشكل أفضل. على سبيل المثال ، إذا كان المبدأ يوضح كيف يتم الاحتفاظ فقط بمجموعة ميزات معينة من قبل النظام ، فإننا نبدأ في رؤية كيف أن "تمييز البيانات" هذا يجعل شبكة "قرد" العقل البشري ، ويمكن للمهندسين إضافة ذلك إلى نماذج الشبكة العصبية. تكمن الفكرة هنا في أن تكنولوجيا الشبكات العصبية ستصبح في نهاية المطاف مفهومًا "عالميًا" أكثر ، وليس فقط مقاطعة قلة محظوظة. حاليا ، الشركات تبحث عن موهبة منظمة العفو الدولية النادرة ؛ نظريات مثل نظرية عنق الزجاجة في المعلومات يمكن أن تساعد في نشر المعرفة حول الشبكات العصبية للشخص العادي و "المستخدمين الأوسطين" - أولئك الذين قد لا يكونون "خبراء" ولكن قد يساعدون في ظهور ونشر تقنيات الشبكات العصبية.

القيمة المهمة الأخرى لاختناق المعلومات هي أن المهندسين يمكنهم البدء في تدريب الأنظمة للعمل بطريقة أكثر دقة. إن وجود بعض الإرشادات عالية المستوى لهندسة النظام يمكن أن يبسط تطور هذه الأنواع من التقنيات ، وبالتالي فإن وجود فكرة أكثر تحديدًا لمبادئ التعلم العميق يعد أمرًا ذا قيمة في عالم تكنولوجيا المعلومات.

بشكل عام ، ستواصل الطليعة التي تعمل على الذكاء الاصطناعي النظر في كيفية عمل الشبكات العصبية على وجه التحديد ، بما في ذلك فكرة "المعلومات ذات الصلة" وكيف تميز الأنظمة في أداء الوظائف. أحد الأمثلة على ذلك هو معالجة الصور أو الكلام ، حيث يتعين على الأنظمة تعلم كيفية تحديد العديد من الاختلافات على أنها "كائنات". بشكل عام ، يُظهر عنق الزجاجة في المعلومات وجهة نظر معينة حول كيفية عمل الشبكة العصبية مع تلك الكائنات ، وبالتحديد كيفية نماذج البيانات هذه. قبول المعلومات.

لماذا يعتبر عنق الزجاجة في المعلومات نظرية مهمة في التعلم العميق؟