Grenzen Des Deep Learning

Frontiers in Deep Learning: Advanced Models, Training Paradigms, and Open Problems pr酲entiert eine umfassende Untersuchung der neuen Richtungen des Deep Learning jenseits der traditionellen Architekturen und Trainingsmethoden. Das Buch untersucht kritisch die Grenzen der Backpropagation, der biologischen Unplausibilit酹, der Speicherineffizienz und des katastrophalen Vergessens und stellt gleichzeitig innovative Alternativen wie Spiking Neural Networks, Predictive Coding und Equilibrium Propagation vor. Es werden fortgeschrittene Themen wie Meta-Lernen, tiefe Gleichgewichtsmodelle, Transformer-Architekturen, neuronale Graphen-Netzwerke, neurosymbolische KI, selbsterwachtes Lernen, Diffusionsmodelle, skalierbare Trainingsstrategien und effiziente Inferenztechniken behandelt. Der Schwerpunkt der Arbeit liegt auf kausalem Lernen, Robustheit gegener Widrigkeiten, Quantifizierung von Unsicherheit, erkl酺barer KI und multimodalem Lernen als wesentliche Komponenten f vertrauenswdige und generalisierbare KI-Systeme. Durch die Verknfung theoretischer Grundlagen mit realen Anwendungen im Gesundheitswesen, in der wissenschaftlichen Forschung und in der Automatisierung bietet das Buch eine zukunftsweisende Vision des Deep Learning, die zu einer adaptiven, interpretierbaren und energieeffizienten kstlichen Intelligenz frt.