Программисты придумали, как лучше понять нейронные сети

😊 Что: нейронки, конечно, крутые, но интерпретировать процессы, стоящие за прогнозированием, очень сложно. Один из таких процессов — выбор переменных, который надо бы улучшить.

😮 Как работает: для этого учёные придумали метод SurvNet, который улучшает процесс выбора переменных при обучении нейронных сетей. С его помощью возможно определять и контролировать уровень ложноположительных результатов во время выбора. То есть проанализировать и проконтролировать выбор нейронкой переменных, которые не нужны для выполнения текущей задачи. 

😎 Зачем: это позволит лучше понять принципы действия нейронных сетей и работать с ними более эффективно.

👥 Кто: Университет Нотр-Дам, США. 

👉 Почитать: nature.com

Источник: Tech Xplore