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我们必须给“深度学习”添加“数学结构”,因为……
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https://www.youtube.com/watch?v=rie-9AEhYdY 版权所有:Machine Learning Street Talk WE MUST ADD STRUCTURE TO DEEP LEARNING BECAUSE... 2024年4月1日 Paul Lessard 博士和他的合作者撰写了一篇关于“分类深度学习和架构代数理论”的论文。他们的目标是使神经网络更具可解释性、可组合性并且更适合形式推理。关键是数学抽象,例如范畴论 - 使用单子开发一种更有原则的代数方法来构造神经网络。 我们还讨论了当前神经网络架构在以类人方式进行概括和推理的能力方面的局限性。特别是,神经网络无法进行相当于图灵机的无限计算。 Paul 乐观地表示,这不是一个根本性的限制,而是当前架构和训练程序的产物。 抽象的力量——让我们能够专注于基本结构,而忽略无关的细节。这可以使某些问题更容易推理。保罗认为范畴论提供了一个强大的“乐高积木”,可以有效地思考许多实际问题。 最后,保罗对范畴论中的一些核心概念进行了简单易懂的介绍,例如范畴、态射、函子、单子等。我们解释了这些抽象结构如何捕获不同数学领域中出现的基本模式。 Paul 对范畴论和相关数学抽象的潜力持乐观态度,它们可以将人工智能和神经网络置于更强大的概念基础上,从而实现可解释性和推理。然而,实现这一愿景仍面临重大的理论和工程挑战。
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