วิธีการออกแบบโครงข่ายประสาทเทียมให้เหมาะสมกับงานบางอย่าง
โครงข่ายประสาทเทียมซึ่งเป็นโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องชนิดหนึ่ง ถูกนำมาใช้เพื่อช่วยให้มนุษย์ทำงานต่างๆ ได้สำเร็จ ตั้งแต่การทำนายว่าคะแนนเครดิตของใครบางคนสูงพอที่จะมีสิทธิ์ได้รับเงินกู้หรือไม่ ไปจนถึงการวินิจฉัยว่าผู้ป่วยมีโรคประจำตัวหรือไม่ แต่นักวิจัยยังคงมีความเข้าใจอย่างจำกัดเกี่ยวกับวิธีการทำงานของแบบจำลองเหล่านี้ ไม่ว่ารูปแบบที่กำหนดจะเหมาะสมที่สุดสำหรับงานบางอย่างหรือไม่ยังคงเป็นคำถามที่เปิดอยู่ นักวิจัยของ MIT ได้ค้นพบคำตอบบางอย่าง พวกเขาทำการวิเคราะห์ เครือข่ายประสาทเทียม และพิสูจน์ว่าสามารถออกแบบให้ “เหมาะสมที่สุด” ซึ่งหมายความว่าลดความเป็นไปได้ที่จะจำแนกผู้ยืมหรือผู้ป่วยผิดประเภทเมื่อเครือข่ายได้รับข้อมูลการฝึกอบรมที่มีป้ายกำกับจำนวนมาก เพื่อให้ได้ประสิทธิภาพสูงสุด เครือข่ายเหล่านี้ต้องสร้างด้วยสถาปัตยกรรมเฉพาะ นักวิจัยค้นพบว่าในบางสถานการณ์ โครงสร้างที่ช่วยให้โครงข่ายประสาทเทียมมีความเหมาะสมที่สุด ไม่ใช่สิ่งที่นักพัฒนาใช้ในทางปฏิบัติ นักวิจัยกล่าวว่าโครงสร้างที่เหมาะสมที่สุดเหล่านี้ซึ่งได้มาจากการวิเคราะห์ใหม่นั้นไม่ธรรมดาและไม่เคยได้รับการพิจารณามาก่อน ในบทความที่ตีพิมพ์ในสัปดาห์นี้ใน Proceedings of the National Academy of...