一种新型的神经网络更具可解释性

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点击蓝字 关注我们 SUBSCRIBE  to US ISTOCK 人工神经网络（https://spectrum.ieee.org/what-is-deep-learning）——受生物大脑启发的算法——是现代人工智能的核心，在聊天机器人和图像生成器之后。但是，由于它们有很多神经元，它们可能是黑匣子（https://www.nature.com/articles/d41586-024-01314-y），用户无法解释它们的内部运作。 研究人员现在创造了一种全新的方法来制造神经网络，在某些方面超越了传统系统。支持者说，这些新网络更容易解释，也更准确，即使它们更小。他们的开发人员表示，学习简洁地表示物理数据的方式可以帮助科学家发现新的自然规律。 “It’s great to see that there is a new architecture on the table.” —Brice Ménard, Johns Hopkins University 约翰斯·霍普金斯大学的物理学家Brice Ménard表示，在过去的十年或更长时间里，工程师们大多通过反复试验来调整神经 ………………………………