![Neural networks that learn non-linearity without activation functions [pdf]](/images/539D3B26-0156-4406-BCC5-5A7162A8A1DB)
Нейронные сети на протяжении последних десятилетий стали основой множества достижений в области искусственного интеллекта. Их способность моделировать сложные нелинейные зависимости благодаря активационным функциям сделала возможным развитие технологий в задачах компьютерного зрения, обработки естественного языка, рекомендационных систем и многих других. Однако несмотря на успехи, традиционная архитектура с использованием слоев активации и нормализации сталкивается с ограничениями в интерпретируемости, стабильности обучения и вычислительной эффективности. Новая парадигма, основанная на использовании операторов, которые включают нелинейность и нормализацию в саму суть вычислений, позволяет преодолеть эти трудности. В частности, недавно предложенный так называемый ⵟ-продукт (Yat-product) вдохновлён физическими законами, такими как обратноквадратный закон, и формирует фундамент для создания Neural-Matter Networks (NMNs).
Эти сети полностью отказываются от традиционных активационных функций, интегрируя нелинейность непосредственно в процесс вычисления взаимодействия между векторами. Такое решение предлагает новую перспективу для разработки нейросетевых моделей, в которых dot-product перестаёт восприниматься только как мера углового сходства векторов и трансформируется в сложный геометрический оператор, объединяющий информацию о направлении и расстоянии одновременно. Это повышает выразительную способность сети и уменьшает необходимость мощных архитектур с многочисленными дополнительными слоями, потребляющими ресурсы и усложняющими настройку. Данный подход положительно отражается на интерпретируемости моделей. Традиционные глубокие сети часто рассматриваются как «чёрные ящики», где сложно понять, как именно происходит трансформация входных данных в конечные предсказания.
В NMNs геометрические и физические принципы заложены в самом вычислительном ядре, что значительно повышает прозрачность и понимание работы модели. Теоретический анализ реализованного оператора подтверждает его универсальность и устойчивость. ⵟ-продукт обладает свойствами положительно полуопределённого ядра Мерсера, что гарантирует возможность аппроксимации любой непрерывной функции с заранее заданной точностью. Более того, градиенты в такой модели устойчивы к проблеме угасающего и взрывающегося градиента, что существенно упрощает обучение крупномасштабных нейросетей и повышает их стабильность. На практике Neural-Matter Networks демонстрируют высокую конкурентоспособность в задачах классификации изображений и обработки текстовой информации.
Их архитектуры легче адаптируются под различные домены и задачи, сохраняя при этом высокую точность и скорость обучения. Особенно примечательны успехи при использовании расширений NMNs, интегрирующих свёртки и механизмы внимания, которые тоже реализованы на базе ⵟ-продукта. Физически вдохновлённая природа данного оператора способствует появлению новых способов организовать взаимодействия между элементами модели, в том числе через пространственное разбиение и прототипное обучение. Эти методы находят эффективное применение в ситуациях, где традиционные нейронные сети испытывают сложности с генерализацией и устойчивостью к шуму. Не менее важной составляющей является открытость кода и исследовательских материалов, что способствует быстрому развитию данного направления и внедрению результатов в индустрию.
Репозиторий с исходным кодом активно используется исследователями и инженерами по всему миру для создания более эффективных, простых и понятных нейросетевых систем нового поколения. Перспективы таких моделей включают не только повышение точности и эффективности, но и развитие интерпретируемого искусственного интеллекта, что является одной из ключевых задач современной науки и индустрии. Благодаря фундаментальному интегрированию физико-геометрических принципов, Neural-Matter Networks способны стать инструментом, который позволит объединить мощь глубокого обучения с необходимостью прозрачности и доверия к алгоритмам. Таким образом, отказ от традиционных активационных функций в пользу операторов, сочетающих функции нормализации и нелинейности, становится многообещающим направлением в дальнейшем развитии нейронных сетей. Это не просто инженерное решение, а философский сдвиг в понимании основы нейросетевой вычислительной архитектуры, который может изменить подходы к построению, обучению и применению моделей искусственного интеллекта во всех сферах.
Будущее нейросетей видится за интеграцией глубоких знаний в области физики, математики и информатики, что позволит создавать более устойчивые, эффективные и понятные системы. Neural-Matter Networks и их ключевой элемент в виде ⵟ-продукта демонстрируют, что именно этот путь может стать новым стандартом в эпоху Deep Learning 2.0 и стать основой для инноваций в ближайшие десятилетия.
