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"정보 병목 현상"이 딥 러닝에서 중요한 이론 인 이유는 무엇입니까?
ㅏ:인공 신경망 (ANN)에서 "정보 병목 현상"이라는 아이디어는 다양한 종류의 신호 확산과 관련된 특별한 원칙에 따라 작동합니다. 이러한 인공 지능 시스템을 자체 최적화하는 장단점을 검사하기위한 실용적인 도구로 여겨집니다. Tishby 등이 제시 한 정보 병목 현상 개념을 설명하는 유선 기사. 알. "병목 현상을 통해 정보를 압축하는 것처럼 불필요한 세부 정보의 노이즈가있는 입력 데이터를 추출하는 방법"과 "일반 개념과 가장 관련이있는 기능 만 유지"에 대해 설명합니다.
비교적 새로운 개념 인 정보 병목 현상 아이디어는 ANN 및 관련 시스템을 사용하여인지 기능을 모델링하는 방법을 향상시키고 변경하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 이론이 도움을 줄 수있는 한 가지 방법은 신경망 기능을 지원하는 패러다임을 더 잘 이해하도록 돕는 것입니다. 예를 들어, 원리가 시스템에 의해 특정 기능 세트 만 유지되는 방법을 설명하는 경우, 이러한 "데이터 구별"이 어떻게 인간의 두뇌를 "ape"로 만드는지 확인하기 시작하며 엔지니어는이를 신경망 모델에 추가 할 수 있습니다. 여기서의 아이디어는 결국 신경망 기술은 특권을 가진 소수의 영토 만이 아니라 "보편적 인"개념이 될 것이라는 것이다. 현재 기업들은 희소 한 AI 인재를 찾고 있습니다. 정보 병목 이론과 같은 이론은 신경망에 대한 지식을 일반인과 "중간 사용자"에게 전파하는 데 도움이 될 수 있습니다. "전문가"는 아니지만 신경망 기술의 출현과 보급에 도움이 될 수 있습니다.
정보 병목 현상의 또 다른 중요한 가치는 엔지니어가보다 정확한 방식으로 작업하도록 시스템 교육을 시작할 수 있다는 것입니다. 시스템 아키텍처에 대한 최상위 지침이 있으면 이러한 유형의 기술의 발전을 능률화 할 수 있으므로 IT 세계에서 딥 러닝 원칙에 대한보다 정의 된 아이디어를 갖는 것이 중요합니다.
일반적으로 AI 관련 선봉대는“관련 정보”에 대한 아이디어와 시스템이 기능을 수행하기 위해 차별하는 방법을 포함하여 신경망이 어떻게 작동하는지 구체적으로 계속 검토 할 것입니다. 하나의 예는 이미지 또는 음성 처리에서 시스템이 많은 변형을 "객체"로 식별하는 법을 배워야합니다. 일반적으로 정보 병목 현상은 신경망이 해당 객체와 어떻게 작동하는지, 특히 이러한 데이터 모델이 어떻게 작동하는지에 대한 특정 관점을 보여줍니다. 공정 정보.
