Искусственные нейронные сети с пластичностью

Искусственные нейронные сети (ИНС) традиционно не обладают адаптивностью и пластичностью, присущей биологическим нейронным сетям. Однако с появлением Lifelong Neural Developmental Programs (LNDPs) от исследователей из IT University of Copenhagen это ограничение может быть преодолено.

Что предлагают LNDPs?

LNDPs представляют собой новый подход, расширяющий NDPs для включения синаптической и структурной пластичности на протяжении жизни агента. Этот подход позволяет динамически адаптировать структуру и связи сети, преодолевая ограничения статических и заранее определенных фаз развития.

Как это работает?

LNDPs используют архитектуру графового трансформера в сочетании с GRUs, чтобы позволить нейронам самоорганизовываться и дифференцироваться на основе локальной нейронной активности и глобальных окружающих вознаграждений.

Результаты и применение

Эксперименты показали, что LNDPs значительно превосходят статические сети, особенно в средах, требующих быстрой адаптации и нестационарной динамики. В задаче Cartpole LNDPs с структурной пластичностью достигли более высоких вознаграждений в начальных эпизодах, демонстрируя более быстрые адаптационные способности.

Применение в бизнесе

Использование LNDPs может значительно улучшить способность ИИ систем к непрерывному обучению и адаптации, что открывает новые перспективы в различных областях бизнеса.