Как искусственные нейронные сети самостоятельно формируют механизмы обучения

Исследователи из MIT и авторы статьи в PNAS показали, что случайно связанные нейронные единицы, подчиняющиеся общим правилам пластичности, способны самостоятельно организовывать структуры для обучения. Этот подход демонстрирует точность, сопоставимую с сетями, обученными через обратное распространение ошибки, но делает акцент на биологической правдоподобности, а не на замене алгоритмов в крупных моделях.