トポロジーのレンズを通して見たAI：深層学習の幾何学的解釈
2025-05-20
この記事は、トポロジーの観点から深層学習を説明し、ニューラルネットワークは本質的に高次元空間におけるデータのトポロジー変換であると主張しています。行列の乗算と活性化関数を通して、ニューラルネットワークはデータを伸縮、屈曲、変形させ、データの分類と変換を実現します。さらに著者は、高度なAIモデルのトレーニングプロセスは、本質的に高次元空間において最適なトポロジー構造を見つけることであり、データのセマンティックな関連性を高め、最終的に推論と意思決定を実現すると指摘しています。この記事は、AIの推論プロセスを高次元トポロジー空間におけるナビゲーションと見なせるという斬新な視点を与えています。
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