via Quanta
La situazione potrebbe presto cambiare. Boris Knyazev dell’Università di Guelph in Ontario e i suoi colleghi hanno progettato e addestrato una “iperrete” – una sorta di signore supremo delle altre reti neurali – che potrebbe accelerare il processo di addestramento. Data una nuova rete neurale profonda non addestrata progettata per determinati compiti, l’iperrete prevede i parametri della nuova rete in frazioni di secondo e in teoria potrebbe rendere superfluo l’addestramento. Poiché l’iperrete apprende i modelli estremamente complessi nella progettazione delle reti neurali profonde, il lavoro potrebbe avere anche implicazioni teoriche più profonde.
Fonte: https://blog.adafruit.com/2022/01/31/ai-that-builds-ai/
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