Como as redes neuronais representam dados: uma teoria potencial para fenómenos-chave do deep learning

Uma nova estrutura teórica lança luz sobre como as redes neuronais aprendem e organizam informações internamente, oferecendo uma teoria unificadora por trás de vários comportamentos centrais do deep learning. Conhecida como a Hipótese da Representação Canónica (CRH), esta teoria propõe que, durante o treino, as redes neuronais alinham naturalmente os seus componentes internos — representações, pesos e gradientes — em cada camada. Este alinhamento inerente leva ao desenvolvimento de estruturas internas compactas e eficientes, melhorando tanto a interpretabilidade como o desempenho dos modelos. Quando esse alinhamento é perturbado, entra em ação a Hipótese do Alinhamento Polinomial (PAH), sugerindo que esses elementos evoluem para relações polinomiais, revelando fases de aprendizagem distintas dentro da rede.

Esta abordagem de dupla hipótese fornece uma explicação potencial para fenómenos previamente observados no deep learning, como o colapso neuronal e os padrões de alinhamento de características. Mais importante ainda, abre novos caminhos para otimizar o comportamento dos modelos, injetando intencionalmente ruído nos gradientes para moldar as representações da rede. Estas descobertas não só aprofundam a nossa compreensão dos mecanismos de aprendizagem profunda, como também apontam paralelismos com o modo como o cérebro biológico processa informação, sendo um passo promissor em direção a sistemas de IA mais interpretáveis e inspirados na biologia.