AIが解く世界の難問 · 物理学 · arXiv · 2026-10-20
深層学習と脳の物理学に向けて
原題: Toward a Physics of Deep Learning and Brains
脳の神経細胞の活動の雪崩（ニューロナル・アバランシェ）を記述する方程式が、深層ニューラルネットワーク内の活動の連鎖にも適用できることを示した。この理論では、ネットワークは吸収相と活性相の境界付近で最もよく学習するとされる。さらに、学習の良さを予測する指標としては、臨界点への近さよりも最大感受率の方が信頼できることが、異なる初期化で訓練した実験から示された。