AI और दुनिया की कठिन समस्याएँ · भौतिकी · arXiv · 2026-10-20

डीप लर्निंग और मस्तिष्क के भौतिकी की ओर

मूल शीर्षक: Toward a Physics of Deep Learning and Brains

लेखक दिखाते हैं कि मस्तिष्क में न्यूरॉनी एवलांच का वर्णन करने वाले समीकरण डीप न्यूरल नेटवर्क में गतिविधि के कैस्केड पर भी लागू होते हैं। यह ढाँचा भविष्यवाणी करता है कि नेटवर्क तब सबसे अच्छा सीखते हैं जब वे अवशोषक और सक्रिय चरणों के बीच संतुलित हों, यानी अर्ध-क्रांतिक व्यवस्था में काम कर रहे हों। अलग-अलग प्रारंभिक मानों से प्रशिक्षित नेटवर्कों में, अधिकतम संवेदनशीलता क्रांतिक बिंदु के निकट होने की तुलना में सीखने का अधिक विश्वसनीय पूर्वसूचक साबित हुई।

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