KI News: Kurz und klar.

Ein neues Papier auf arXiv zeigt, wie stochastische neuronale Netze (SNNs) mithilfe eines Wasserstein‑Abstands Ansatzes multidimensionale Zufallsfeldmodelle aus begrenzten Daten rekonstruieren können. Die Autoren demonstrieren, dass die Trainingsmethode skalierbar bleibt, selbst wenn die Daten in den einzelnen Dimensionen unterschiedlich verrauscht sind.

In einer neuen Veröffentlichung auf arXiv wird gezeigt, dass Tensor-Neuronennetze (TNNs) trotz ihrer bisherigen Überlegenheit bei hochdimensionalen Aufgaben durch das sogenannte Frequency Principle eingeschränkt sind. Dieses Prinzip hemmt die Fähigkeit der Netze, hochfrequente Strukturen in den Lösungen akkurat zu erfassen.