Son dönemde, Hyper-Connections (HC) gibi çalışmalar, son on yılda yaygınlaşan residual connection (artık bağlantı) paradigmasını, artık akış genişliğini artırarak ve bağlantı modellerini çeşitlendirerek genişletmiştir. Bu yaklaşımlar önemli performans kazanımları sağlasa da, residual connection'ın doğal kimlik eşleme (identity mapping) özelliğini temelden tehlikeye atmaktadır. Bu durum, ciddi eğitim kararsızlığına, sınırlı ölçeklenebilirliğe ve ayrıca kayda değer bellek erişim yüküne yol açmaktadır.
Bu zorlukların üstesinden gelmek için Manifold-Constrained Hyper-Connections (mHC) adında genel bir çerçeve önerilmiştir. mHC, HC'nin residual connection alanını belirli bir manifold üzerine yansıtarak kimlik eşleme özelliğini geri kazandırmayı hedeflerken, verimliliği sağlamak için titiz bir altyapı optimizasyonu da içermektedir. Deneysel çalışmalar, mHC'nin büyük ölçekli eğitim için etkili olduğunu, somut performans iyileştirmeleri ve üstün ölçeklenebilirlik sunduğunu göstermektedir.
mHC'nin, HC'nin esnek ve pratik bir uzantısı olarak, topolojik mimari tasarımının daha derinlemesine anlaşılmasına katkıda bulunması ve temel modellerin evrimi için umut vadeden yeni yönler sunması beklenmektedir. Bu yenilikçi yaklaşım, derin öğrenme modellerinin daha kararlı ve verimli bir şekilde eğitilmesinin önünü açarak yapay zeka araştırmalarında önemli bir ilerleme potansiyeli taşımaktadır.
Bu yeni mimari, derin öğrenme modellerinin eğitim kararlılığını ve ölçeklenebilirliğini artırarak yapay zeka araştırmalarında önemli bir ilerleme vadediyor.