Biyolojik olarak ilham alan makine öğrenimi yaklaşımlarıyla tanınan Tokyo merkezli yapay zeka laboratuvarı Sakana Yapay Zeka, geri yayılımsız eğitimi ilk kez evrişimli sinir ağlarına (CNN) ve pekiştirmeli öğrenmeye (RL) genişleten bir makale yayınladı.
17 Temmuz'da arXiv'de yayınlanan 'Suçu Yaymak' makalesi, laboratuvarın Hata Yayılımı üzerine önceki çalışmalarına dayanıyor.
Geri yayılım hesaplama açısından pahalıdır ve birçok sinirbilimci tarafından biyolojik olarak inandırıcı bulunmaz. Hata Yayılımı, hatanın sorumluluğunu basit, yerel bir kural kullanarak ağ boyunca ileriye doğru yayar.
Sakana'nın yeni çalışması CNN mimarilerine ve pekiştirmeli öğrenmeye genişleterek MNIST'te %96,7 ve CIFAR-10'da %61,7 doğruluk elde ediyor.
Yaklaşımın bir maliyeti var: Hata Yayılımı ile eğitilen ağlar yaklaşık 4 kat daha fazla parametre kullanır. Sakana araştırmacıları buna 'biyoloji vergisi' diyor.
