Theo tin tức từ TechXplore vào ngày 9 tháng 10, các nhà nghiên cứu tại Viện Công nghệ California ở Hoa Kỳ đã phát triển thuật toán Đường dẫn bất biến chức năng (FIP), cho phép các mạng thần kinh liên tục cập nhật dữ liệu mới để chúng có thể học từ đó mà không cần phải bắt đầu lại từ đầu . Trước đây, các nhà nghiên cứu đã thực nghiệm phát hiện ra rằng những người bị tổn thương não sau đột quỵ thường có thể thiết lập các kết nối thần kinh mới và học lại các chức năng hàng ngày. Lấy cảm hứng từ điều này và sử dụng các phương pháp toán học từ hình học vi phân, các nhà nghiên cứu đã phát triển thuật toán FIP, cho phép sửa đổi mạng lưới thần kinh mà không làm mất thông tin được mã hóa trước đó. Thuật toán này dự kiến sẽ được sử dụng trong nhiều tình huống khác nhau, từ cải thiện thuật toán đề xuất cho các cửa hàng trực tuyến đến tinh chỉnh xe tự lái. Nghiên cứu có liên quan đã được công bố trên tạp chí Nature Machine Intelligence.
Nguồn: https://techxplore.com/news/2024-10-catastrophic-algorithm-brain-neural-networks.html
