人工ニューラルネットワークの構成的汎化能力を向上させるメタ学習技術が開発される（ScienceDaily）

from ScienceDaily

ニューヨーク大学とポンペウ・ファブラ大学の研究者は、人工ニューラルネットワークの構成的汎化能力を向上させるメタ学習（MLC）と呼ばれる技術を開発した。構成的汎化とは、AIシステムが異なる概念やアイデアの間で行う接続を指す。MLCは既存のアプローチを凌駕し、場合によっては人間のパフォーマンスに匹敵するか、それを上回ることさえある。

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