Araştırma, mimari tasarımın bizzat öğrenme sürecinin bir parçası haline getirilmesiyle sinir ağı eğitiminde köklü bir paradigma değişimi öneriyor. Geleneksel yöntemlerde optimizörler, veri karışımları ve mimariler statik kalırken, yalnızca ağırlıklar gradyan inişi (gradient descent) yoluyla değişir. Yazarlar, bir yapay zeka ajanının eğitim döngüsü içinde çalışarak hataları teşhis ettiği ve ağı dinamik olarak değiştirdiği "mekanik müdahale" (mechanistic intervention) yöntemini sunuyor. Bu süreç, modelin neleri öğrenemediğini tespit etmek için iç durumların okunmasını ve ardından bu boşlukları gidermek için ajanın yazdığı yeni "kod katmanlarının" sisteme dahil edilmesini içeriyor. İstatistiksel kalıpları uyarlayan gradyan inişinin aksine, kod katmanları şu özellikleri uygular…

Konular: Makine Öğrenmesi Mimarisi, Yapay Zekada Öz-Gelişim ve Mekanik Yorumlanabilirlik

SiteM’de tam özet, flashcard ve quiz →

Orijinal kaynak: www.doubleai.com

Kaynak: sitem.co — paylas.io yer imi / keşif katmanı.