Ученые из Италии и Японии, работающие в одной исследовательской команде, усовершенствовали алгоритм Daydreaming, предназначенный для очистки нейросетей от информационного шума и галлюцинаций. Главное нововведение заключается в том, что алгоритм сравнивает не сами данные, а различия между ними. Такой подход позволяет нейросетям игнорировать информационный шум и точнее работать с реальной информацией.
Проект разработан для классических сетей Хопфилда — моделей, имитирующих ассоциативную память человеческого мозга. Без подобной очистки в системе быстро накапливаются ложные воспоминания, которые ухудшают ее работу и могут привести к потере до 87% полезной емкости памяти.
Исследователи считают, что такое усовершенствование поможет создавать более надежные, понятные и эффективные системы искусственного интеллекта.