新加坡国立大学赖载兴教授专访：用混沌边缘改善神经网络，与上帝掷骰子 | IJAIRR
文章摘要
【关 键 词】 诺贝尔奖、神经网络、混沌边缘、深度学习、人工智能
2021年诺贝尔物理学奖授予了复杂系统研究领域的三位科学家，其中包括乔治·帕里西，他们的研究成果对神经网络理论研究产生了重要影响。
赖教授及其团队在《人工智能与机器人研究国际期刊》(IJAIRR)上发表的最新研究《Asymptotic edge of chaos as guiding principle for neural network training》是深度学习领域的一个创新之举。
这项研究首次尝试将混沌边缘的概念应用于神经网络训练，提出了一种新的训练原则，即在混沌边缘，深度学习模型能够展现出最佳的泛化性能。
混沌边缘源自复杂系统理论，描绘了一种处于有序与混沌之间的动态平衡状态。
神经网络本质上是复杂的非线性动力学系统，它们展现出的混沌特性赋予了它们独特的信息处理能力。
赖教授的研究核心在于如何将混沌边缘的理论转化为实际的神经网络训练策略。
他们提出了一种“半解析”方法来确定最佳的权重衰减强度，这种方法需要对基础解析方程进行一定的校准，以估计维持模型在混沌边缘的最佳权重衰减强度。
赖教授的研究不仅仅在探索混沌边缘对于优化神经网络性能的潜力，而且还着重于提高人工智能系统的可解释性。
通过赖教授的“半解析”方法，研究人员能够更精确地控制神经网络的权重衰减，从而维持网络在混沌边缘的最佳状态。
这种方法不仅有助于提升网络的泛化能力，还可能揭示网络如何通过权重的调整来响应不同的输入数据。
因此，混沌边缘原理的应用为理解神经网络的决策机制提供了一种新的视角，有助于我们解释和预测模型的行为。
赖教授的研究在理论上具有创新性，更在实践中显示出巨大的潜力。
这一原则也适用于高度复杂的模型和任务，或许这一研究的潜在应用，有望影响未来的神经网络训练策略，帮助我们了解“如何掷骰子”。
原文和模型
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【原文作者】 AI科技评论
【摘要模型】 moonshot-v1-32k
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