Q：
「情報のボトルネック」がディープラーニングの重要な理論であるのはなぜですか？
A：人工ニューラルネットワーク（ANN）の「情報ボトルネック」の概念は、さまざまな種類のシグナル伝達の拡散に関連する特別な原則に基づいています。 これらの人工知能システムを自己最適化するトレードオフを調べるための実用的なツールと見なされています。 Tishby et。により提示された情報ボトルネックの概念を説明する有線記事。 al。 「ボトルネックを介して情報を絞り込んでいるかのように、無関係な詳細のノイズの多い入力データを排除する」と「一般的な概念に最も関連する機能のみを保持する」
比較的新しい概念として、情報のボトルネックのアイデアは、ANNと関連システムを使用して認知機能をモデル化する方法を強化および変更するのに役立ちます。 この理論が役立つ1つの方法は、ニューラルネットワーク機能をサポートするパラダイムの理解を深めることです。 たとえば、システムが特定の機能セットのみを保持する方法を原理が示している場合、この「データ差別」によってネットワークが人間の脳を「エイプ」にし、エンジニアがそれをニューラルネットワークモデルに追加できることがわかります。 ここでの考え方は、最終的に、ニューラルネットワークテクノロジーは、特権的な少数の地域だけでなく、より「普遍的な」概念になるということです。 現在、企業は希少なAI人材を探しています。 情報ボトルネック理論のような理論は、ニューラルネットワークに関する知識を素人や「中間ユーザー」に広めるのに役立ちます。
情報ボトルネックのもう1つの重要な価値は、エンジニアがより正確な方法で動作するようにシステムのトレーニングを開始できることです。 システムアーキテクチャに関するいくつかのトップレベルのガイドラインがあれば、これらのタイプのテクノロジーの進化を合理化できます。したがって、ディープラーニングの原則についてより明確な考えを持つことは、ITの世界で貴重です。
一般的に、AIに取り組んでいる先駆者は、「関連情報」の概念やシステムが機能を実行するためにどのように差別するかなど、ニューラルネットワークがどのように機能するかを引き続き検討します。 1つの例は、システムが多くのバリエーションを「オブジェクト」として識別することを学習する必要がある画像または音声処理です。一般に、情報のボトルネックは、ニューラルネットワークがこれらのオブジェクトとどのように機能するか、具体的にはこれらのデータモデルの特定のビューを示しますプロセス情報。
