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¿Cómo funcionan las redes neuronales? Es una pregunta que puede confundir a novatos y expertos por igual. Un equipo del Laboratorio de Informática e Inteligencia Artificial del MIT (CSAIL) dice que comprender estas representaciones, así como cómo informan las formas en que las redes neuronales aprenden de los datos, es crucial para mejorar la interpretabilidad, la eficiencia y la generalización de los modelos de aprendizaje profundo.
Con esa mente, los investigadores de CSAIL han desarrollado un nuevo marco para comprender cómo se forman las representaciones en las redes neuronales. Su hipótesis de representación canónica (CRH) postula que, durante el entrenamiento, las redes neuronales alinean inherentemente sus representaciones latentes, pesos y gradientes de neuronas dentro de cada capa. Esta alineación implica que las redes neuronales aprenden naturalmente representaciones compactas basadas en el grado y los modos de desviación de la CRH.
El autor principal Tomaso Poggio dice que, al comprender y aprovechar esta alineación, los ingenieros pueden diseñar redes que sean más eficientes y más fáciles de entender. La investigación se publica en el servidor ARXIV Preprint.
La hipótesis de alineación polinomial (PAH) del equipo postula que, cuando la CRH está rota, surgen fases distintas en las que las representaciones, los gradientes y los pesos se convierten en funciones polinomiales entre sí. Poggio dice que la CRH y el HAP ofrecen una teoría unificadora potencial para fenómenos clave de aprendizaje profundo como el colapso neural y la característica neural Ansatz (NFA).
El nuevo documento de CSAIL sobre el proyecto proporciona resultados experimentales en varios entornos para apoyar la CRH y la HAP en tareas que incluyen la clasificación de imágenes y el aprendizaje auto-supervisado. La CRH sugiere posibilidades de inyectar ruido manualmente en gradientes de neuronas para diseñar estructuras específicas en las representaciones del modelo. Poggio dice que una dirección futura clave es comprender las condiciones que conducen a cada fase y cómo estas fases afectan el comportamiento y el rendimiento de los modelos.
“El documento ofrece una nueva perspectiva sobre la comprensión de la formación de representaciones en las redes neuronales a través de la CRH y la HAP”, dice Poggio. “Esto proporciona un marco para unificar las observaciones existentes y guiar la investigación futura en el aprendizaje profundo”.
El coautor Liu Ziyin, un postdoc en CSAIL, dice que la CRH puede explicar ciertos fenómenos en la neurociencia, ya que implica que las redes neuronales tienden a aprender una representación ortogonalizada, que se ha observado en estudios cerebrales recientes. También puede tener implicaciones algorítmicas: si las representaciones se alinean con los gradientes, podría ser posible inyectar ruido manualmente en gradientes de neuronas para diseñar estructuras específicas en las representaciones del modelo.
Ziyin y Poggio coescribieron el artículo con el profesor Isaac Chuang y el ex postdocs Tomer Galanti, ahora profesor asistente de ciencias de la computación en la Universidad de Texas A&M. Lo presentarán a finales de este mes en la Conferencia Internacional sobre Representaciones de Aprendizaje (ICLR 2025) en Singapur.
Más información: Liu Ziyin et al, Formación de representaciones en redes neuronales, ARXIV (2024). Doi: 10.48550/arxiv.2410.03006
Información en la revista: ARXIV proporcionado por el Instituto de Tecnología de Massachusetts
Cita: cómo las redes neuronales representan datos: una teoría unificadora potencial para los fenómenos clave de aprendizaje profundo (2025, 1 de abril) Recuperado el 1 de abril de 2025 de https://techxplore.com/news/2025-04-neural-networks-tentential- theory-key.html
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