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训练尖端的深度神经网络需要大量数据,而使用当前方法进行重新训练的负担仍然很大。在对深度学习网络进行训练和重新训练以执行涉及复杂物理的不同任务后,莱斯大学的研究人员使用傅里叶分析比较了两次迭代中的所有 40,000 个内核,发现超过 99% 是相似的。此图显示了重新训练前(左)和重新训练后(右)差异最大的四个内核的傅里叶光谱。研究结果表明,该方法有可能找到更有效的重新训练路径,并且需要的数据要少得多。图片来源:P. Hassanzadeh/莱斯大学

科学人工智能的“黑匣子”无法与 200 年历史的方法相提并论

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