问：
为什么“信息瓶颈”是深度学习中的重要理论？
A：人工神经网络（ANN）中的“信息瓶颈”的思想是基于与各种信号的传播有关的特殊原理而运作的。 它被视为检验使这些人工智能系统自我优化的权衡取舍的实用工具。 有线文章描述了Tishby等提出的信息瓶颈概念。 等 谈到“消除多余输入的嘈杂输入数据，就像通过瓶颈压榨信息一样”和“仅保留与一般概念最相关的功能”。
作为一个相对较新的概念，信息瓶颈创意可以帮助增强和改变我们使用人工神经网络和相关系统建模认知功能的方式。 该理论可以提供帮助的一种方式是帮助我们更好地理解支持神经网络功能的范例。 例如，如果该原理说明了系统仅保留某个功能集，那么我们开始看到这种“数据歧视”是如何使网络“模仿”人的大脑的，工程师可以将其添加到神经网络模型中。 这里的想法是，最终，神经网络技术将更多地成为一个“通用”概念，而不仅仅是少数人的特权。 当前，公司正在寻找稀缺的AI人才。 诸如信息瓶颈理论之类的理论可以帮助向非专业人士和“中级用户”传播有关神经网络的知识，这些人可能不是“专家”，但可能有助于神经网络技术的出现和传播。
信息瓶颈的另一个重要价值在于，工程师可以开始训练系统以更精确的方式工作。 拥有一些系统体系结构的顶级准则可以简化这些类型的技术的发展，因此，对IT领域的深度学习原理有更明确的定义是很有价值的。
通常，从事AI的先锋将继续专门研究神经网络的工作原理，包括“相关信息”的思想以及系统如何区分执行功能的思想。 一个例子是图像或语音处理，其中系统必须学习识别许多变化作为“对象”。通常，信息瓶颈显示了关于神经网络如何与这些对象一起工作的特定视图，尤其是这些数据模型的视图。处理信息。
