https://www.eurekalert.org/news-releases/944255

딥러닝은 매우 큰 성과를 보였지만 아직까지도 많은 양의 훈련 데이터가 필요하고 시간이 많이 걸리며 계산 비용도 엄청 크다고 하네.

그래서 과학자들은 딥러닝에서 신경망을 훈련시키는 근본적으로 다른 방법을 고안 했다고 하네.

바로 target space 라고 하는데 이걸 연구한 과학자들은 다음과 같이 말했어.

“이 새로운 방법은 우리가 cascade untangling이라고 부르는 과정을 통해 학습 과정을 상당히 안정화시킵니다. 이를 통해 훈련 중인 신경망이 더 깊어지고 따라서 더 많은 능력을 발휘할 수 있으며 동시에 잠재적으로 더 적은 훈련 예제와 더 적은 컴퓨팅 리소스가 필요할 수 있습니다. 우리는 이 작업이 차세대 인공 지능과 머신 러닝 혁신을 위한 중추를 제공하기를 바랍니다.”

딥러닝도 새로운 패러다임이 온다는 건가.. agi는 온다..