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Les réseaux de neurones peuvent être appris à gérer l'ordre et le chaos

Les réseaux de neurones peuvent être appris à gérer l'ordre et le chaos



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Un réseau de neurones est un type avancé d'intelligence artificielle imitant les neurones présents dans notre cerveau. La force des connexions entre les neurones affecte la force de l'impulsion conduite et ces connexions peuvent être modifiées par différents facteurs. De la même manière, les neurones artificiels attribuent des biais et des valeurs numériques à certaines connexions pendant la phase d'apprentissage.

Un inconvénient de ces systèmes de réseaux neuronaux est qu'ils ne répondent pas bien au chaos, cela est également appelé cécité du chaos. Ils ne peuvent pas prévoir et ne peuvent pas adapter en présence du chaos.

Analogie avec la boule de démolition

Imaginez une boule de démolition se balançant. Il a à la fois une énergie cinétique et potentielle en jeu. Si nous la prenons en photo au milieu du swing, nous ne pouvons pas dire avec certitude où se dirige la boule de démolition ou à quelle vitesse. C'est ainsi que les réseaux de neurones classiques analysent les données. Si nous implémentons la mécanique hamiltonienne dans la compréhension des réseaux de neurones, il peut analyser entièrement le mouvement de la balle, ce qui signifie qu'il peut regarder où il était, à quel moment et peut déterminer où il se dirigera prochain.

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Comme le dit John Lindner: «L’hamiltonien est vraiment la« sauce spéciale »qui donne aux réseaux de neurones la capacité d’apprendre l’ordre et le chaos.» Avec cette implémentation, nous pouvons faire en sorte que les réseaux de neurones s'attaquent problèmes plus difficiles et les utiliser dans de nouveaux domaines pour nous aider.


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