Redes neuronales artificiales que construyen su propia maquinaria de aprendizaje
Investigadores del MIT publicados en PNAS muestran que una red artificial puede reorganizarse por sí misma, a partir de unidades conectadas al azar y reglas sencillas de ajuste de conexiones, hasta formar un circuito eficaz que aprende de los datos. Su rendimiento en clasificación de imágenes es similar al de redes entrenadas con retropropagación. Los autores proponen la autoorganización como medida de plausibilidad biológica, aunque advierten de que no demuestra que el cerebro use este mecanismo.
Fuentes originales
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