Ученые из Великобритании и США создали квантовую нейросеть и доказали, что она способна к обучению. Исследователям удалось определить, что сверточные нейронные сети не страдают от проблемы «бесплодного плато» и гарантировано обучаемы, сообщает Naked science.
Проблема «бесплодного плато» характерна для многих архитектур нейросетей. В процессе обучения нейронные сети движутся по ландшафту функции потерь, стремясь обнаружить нижнюю точку. Перейдя на «бесплодное плато», она не ощущает достаточного перепада высот, и не может определить, в каком направлении двигаться.
В новом исследовании ученые решили выяснить, будут ли страдать от этой проблемы сверточные нейросети. При их создании исследователи вдохновлялись строением зрительной коры головного мозга. Сверточные нейронные сети состоят из череды слоев с постепенно снижающейся размерностью, которые сохраняют ключевые особенности набора данных. Такую структуру нейросетей используют для самых разных задач — от анализа изображений до распознавания речи.
В результате ученые доказали, что подобные нейросети невосприимчивы к «бесплодному плато», в отличие от других архитектур нейронных сетей. Ученые предполагают, что масштабируемые и обучаемые квантовые нейронные сети подойдут для анализа и моделирования материалов с высокотемпературной сврехпроводимостью, на которые одновременно влияют множество параметров: температура, давление, наличие примесей и разница фаз. Классическим компьютерам такие вычисления не под силу.
Подписывайтесь на наш Telegram-канал с новостями технологий и культуры.
Ранее компании Microsoft и NVIDIA объединили усилия и создали крупнейший на данный момент искусственный интеллект, способны обрабатывать и имитировать человеческую речь. Он включает в себя 530 миллионов параметров.