Q:
Warum ist der "Informationsengpass" eine wichtige Theorie im Deep Learning?
EIN:Die Idee eines „Informationsengpasses“ in künstlichen neuronalen Netzen (ANNs) beruht auf einem speziellen Prinzip in Bezug auf die Verbreitung verschiedener Arten von Signalen. Es wird als praktisches Instrument zur Untersuchung der Kompromisse angesehen, die diese künstlichen Intelligenzsysteme selbstoptimieren. Ein verkabelter Artikel, der das von Tishby et. al. Es geht darum, "verrauschte Eingabedaten von überflüssigen Details zu befreien, als ob die Informationen durch einen Engpass gepresst würden" und "nur die Funktionen beizubehalten, die für allgemeine Konzepte am relevantesten sind".
Als relativ neues Konzept kann die Idee des Informationsengpasses dazu beitragen, die Verwendung von ANNs und verwandten Systemen zur Modellierung kognitiver Funktionen zu verbessern und zu ändern. Eine Möglichkeit, wie diese Theorie helfen kann, besteht darin, uns zu helfen, die Paradigmen, die neuronale Netzwerkfunktionen unterstützen, besser zu verstehen. Wenn zum Beispiel das Prinzip zeigt, wie nur ein bestimmter Funktionsumfang vom System beibehalten wird, beginnt man zu sehen, wie diese „Datenunterscheidung“ ein Netzwerk zum „Affen“ des menschlichen Gehirns macht, und Ingenieure können dies zu neuronalen Netzwerkmodellen hinzufügen. Die Idee dabei ist, dass die neuronale Netzwerktechnologie letztendlich eher zu einem „universellen“ Konzept wird, und nicht nur zur Provinz einiger weniger Privilegierter. Derzeit sind Unternehmen auf der Suche nach knappen KI-Talenten. Theorien wie die Information-Bottleneck-Theorie können dazu beitragen, das Wissen über neuronale Netze an Laien und an „mittlere Benutzer“ zu verbreiten - diejenigen, die möglicherweise keine „Experten“ sind, aber möglicherweise zur Entstehung und Verbreitung neuronaler Netzwerktechnologien beitragen.
Ein weiterer wichtiger Wert des Informationsengpasses besteht darin, dass Ingenieure damit beginnen können, Systeme so zu trainieren, dass sie präziser arbeiten. Das Vorhandensein einiger Richtlinien für die Systemarchitektur auf höchster Ebene kann die Entwicklung dieser Technologietypen rationalisieren. Daher ist es in der IT-Welt von großem Wert, eine klarere Vorstellung von Deep-Learning-Prinzipien zu haben.
Im Allgemeinen wird die Avantgarde, die an KI arbeitet, weiterhin speziell untersuchen, wie neuronale Netze funktionieren, einschließlich der Idee von „relevanten Informationen“ und wie Systeme diskriminieren, um Funktionen auszuführen. Ein Beispiel ist die Bild- oder Sprachverarbeitung, bei der Systeme lernen müssen, viele Variationen als „Objekte“ zu identifizieren. Im Allgemeinen zeigt der Informationsengpass eine bestimmte Ansicht, wie ein neuronales Netzwerk mit diesen Objekten arbeiten würde, und insbesondere, wie diese Datenmodelle funktionieren Prozessinformationen.
