Операция выполнена!
Закрыть
info@vsetut.pro
О проекте
Вернуться
Разреженные автоэнкодеры и интерпретируемость нейросетей
28.08.2024 08:05:55 | Хабр
Хабы: Искусственный интеллект

На заре развития искусственного интеллекта исследователи часто могли проследить логику процесса принятия решений моделью, но с появлением deep learning и, в частности, с выходом AlexNet в 2012 году, эта прозрачность начала исчезать. Прорывная производительность AlexNet в распознавании изображений ознаменовала не только технологический скачок, но и поворотный момент, когда сложность нейронных сетей опередила нашу способность понимать процессы, происходящие внутри. Успех модели, обусловленный миллионами параметров и слоями вычислительных блоков, положил начало эпохе, когда акцент был смещен в сторону максимизации производительности, зачастую в ущерб интерпретируемости. Сегодня эта проблема только усугубилась, поскольку нейронные сети стали еще больше и сложнее. Эти модели работают как «черные ящики», принимая решения, причины которых практически невозможно расшифровать.

Давайте поговорим о том, как вообще исследователи в области ии пытаются решить растущую проблему интерпретируемости моделей, в частности, поговорим о разреженных автоэнкодерах Anthropic.

Читать далее
Подробнее
Читайте также
НОВОСТИ

ВСЕ НОВОСТИ
ПИШИТЕ

Техническая поддержка проекта ВсеТут

info@vsetut.pro

Copyright © 2024 - vsetut.pro