محققان در مقالهای جدید، راهکاری برای بهبود عملکرد شبکههای عصبی عمیق ارائه دادهاند که در توابع متقارن «کوروبوف» (Korobov)، مشکل «نفرین ابعاد» را دور میزند!
این یعنی مدلهای هوش مصنوعی در آینده میتوانند با پیچیدگی بسیار کمتر و سرعت و دقت بالاتر، ساختارهای پیچیده فیزیکی را یاد بگیرند. این دستاورد گامی مهم برای درک بهتر نحوه تقریب توابع در ابعاد بسیار بالا توسط هوش مصنوعی است. 🧠✨
منبع: arXiv Machine Learning
