AI रिपोर्ट्स · MIT · 2026-10-13 · ब्लॉग / टिप्पणी
कृत्रिम न्यूरल नेटवर्क अपनी सीखने की मशीनरी खुद कैसे बनाते हैं
मूल शीर्षक: How artificial neural networks build their own learning machinery
MIT के McGovern Institute और K. Lisa Yang ICoN Center के वैज्ञानिकों ने एक PNAS शोधपत्र में दिखाया है कि एक कृत्रिम न्यूरल नेटवर्क अपनी सीखने की प्रणाली स्वयं बना सकता है। कनेक्शनों को कैसे और कब बदलना चाहिए, इसके सरल नियम दिए जाने पर, यादृच्छिक रूप से जुड़ी इकाइयाँ खुद को पुनर्गठित करके डेटा पर प्रशिक्षित एक प्रभावी सूचना-प्रसंस्करण नेटवर्क बन जाती हैं। लेखकों का तर्क है कि डेवलपर के मार्गदर्शन के बिना स्व-संगठन जैविक संभाव्यता का एक प्रमुख पैमाना है, लेकिन वे चेताते हैं कि ऐसे नेटवर्क जैविक अधिगम के बारे में सीमित समझ ही दे सकते हैं।