Hebbian 아키텍처 AI 모델의 실험 결과를 소개합니다.
이 글에서는 Hebbian 아키텍처를 사용하는 AI 모델에 대한 실험 결과를 설명합니다. 모델은 역전파나 그래디언트를 사용하지 않으며, 1000k 뉴런에서 100k 뉴런으로 스케일된 결과를 보여줍니다. 훈련 동안 자연스럽게 형성된 뉴런 간의 연결로 인해 두 가지 독특한 행동이 나타났습니다. 해당 모델은 RTX 3060 GPU에서 실행되었으며, 훈련 후에도 성능이 개선되는 결과를 보였습니다.
Results of an AI model using Hebbian architecture are presented.
This article discusses the results of an AI model based on Hebbian architecture. The model does not utilize backpropagation or gradients, starting with 1000k neurons and scaling down to 100k. Distinct behaviors emerged during training, showing performance dips followed by improvements. The experiments were conducted on an RTX 3060 GPU, demonstrating significant results even after damage targeting active neurons.