Investigadores del Instituto de Física Computacional, el Laboratorio Cavendish y el DAMTP de la Universidad de Stuttgart y la Universidad de Cambridge han presentado un estudio innovador sobre las dinámicas de aprendizaje en redes neuronales utilizando el kernel tangente neural (NTK). Este enfoque ofrece nuevas perspectivas sobre cómo las representaciones de las redes neuronales evolucionan y cómo la ampliación de la arquitectura impacta estos procesos.

En pruebas realizadas en diversas arquitecturas, se concluye que la naturaleza universal de las dinámicas de entrenamiento permite identificar dos mecanismos principales: la compresión de la información y la formación de estructuras. El primero se observa predominantemente en redes neuronales pequeñas, mientras que el segundo, con redes más complejas como los transformadores y redes neuronales generativas adversarias, demuestra una creciente entropía al crearse nuevas estructuras en las representaciones de la red.

La evolución del NTK durante el entrenamiento puede proporcionar información sobre las representaciones internas aprendidas por redes neuronales de tamaño finito y su dependencia con la arquitectura. Los resultados obtenidos se demostraron primero en casos de prueba y después en redes más complejas, resaltando la aplicabilidad y robustez del análisis basado en el NTK para entender dinámicas de aprendizaje complejas.

Además, se observaron comportamientos universales en estas redes, como un incremento de entropía en modelos grandes, lo que define un régimen de aprendizaje profundo. Estos hallazgos ayudan a entender las herramientas actuales y futuras para la comparación y escalado de redes neuronales a nivel teórico y práctico, ofreciendo insights valiosos para optimizar el diseño de la arquitectura y protocolos de entrenamiento.

Con estos avances, el estudio no solo ofrece una comprensión teórica más profunda de las dinámicas de las redes neuronales, sino que también sugiere estrategias para mejorar la estabilidad y efectividad del aprendizaje en redes neuronales modernas. Concluye que estos desarrollos podrían revolucionar nuestras aproximaciones actuales para optimizar el rendimiento en aprendizaje profundo.