Выбор фона:
/ Новости сайта / Наука и Технологии / Искусственный интеллект MIT научился тренировать нейросети быстрее, чем когда-либо
24.03.2019

Искусственный интеллект MIT научился тренировать нейросети быстрее, чем когда-либо

Оценка: 0.0    1089 0 Наука и Технологии
11:20
В попытке «демократизировать ИИ» ученые Массачусетского технологического института нашли способ использовать искусственный интеллект для гораздо более эффективного обучения систем машинного обучения — то есть, нейросетей. Они надеются, что новый алгоритм, позволяющий сэкономить время и средства, позволит ограниченным в ресурсах исследователям и компаниям автоматизировать проектирование нейронных сетей. Другими словами, сокращая время и затраты, они могли бы сделать эту технику ИИ более доступной.

Новая область искусственного интеллекта включает использование алгоритмов для автоматического проектирования нейросетей, которые являются более точными и эффективными, чем разработанные человеческими инженерами. Но эта технология нейронно-архитектурного поиска (neural architecture search, NAS) является затратной с точки зрения вычислительной мощности.

Самый современный алгоритм NAS, недавно разработанный Google для работы на куче графических процессоров, потратил 48 000 GPU-часов для создания одной сверточной нейронной сети, которая используется для классификации изображений и задач обнаружения. У Google есть возможность параллельно запускать сотни графических процессоров и другого специализированного оборудования параллельно, но такое недоступно для многих других.

Алгоритм NAS, представленный Массачусетским технологическим институтом, может напрямую обучать специализированные сверточные нейросети (CNN) для целевых аппаратных платформ — при работе с массивным набором данных изображений — всего за 200 GPU-часов, что значительно расширяет потенциальное использование этих типов алгоритмов.

По мнению ученых, ограниченные в ресурсах исследователи и компании могли бы извлечь выгоду из алгоритма в виде экономии времени и затрат. Общей целью является «демократизация ИИ», говорит соавтор исследования Сонг Хан, доцент кафедры электротехники и компьютерных наук Microsystems Technology Laboratories в MIT. «Мы хотим, чтобы как эксперты по искусственному интеллекту, так и неспециалисты эффективно проектировали архитектуры нейросетей с помощью простого решения, которое быстро работает на конкретном оборудовании».

Однако он добавляет, что такие NAS-алгоритмы никогда не заменят инженеров-людей. «Цель состоит в том, чтобы избавиться от повторяющейся и утомительной работы, связанной с проектированием и усовершенствованием архитектуры нейронных сетей».

Что ж, все это только ускоряет наступление общего искусственного интеллекта. Кстати, почитайте наш материал про Демиса Хассабиса, основателя DeepMind — одной из самых многообещающих компаний в области ИИ.

 
Источник:  https://hi-news.ru/


Поделитесь в социальных сетях

Комментарии 0

Добавлять комментарии могут только зарегистрированные пользователи.
[ Регистрация | Вход ]

Похожие материалы

ТОП Новостей
Материалов за сегодня нет.
Разговоры у камина
Календарь
Последние комментарии
Какого роста был Иисус Христос?
Много я видела и пережила, и много уронила слёз, много молитв прочла и многих погребла мёртвых.7. Но (от Archerius)
Какого роста был Иисус Христос?
Искусственный Иисус возник из ни откуда - он и пророчит и вещает- просто чудо. Правительства и стран (от renmilk11)
Какого роста был Иисус Христос?
Скажите просто - вам  какого роста,  явлен быть  должен новоявленный Мессия ?
В каких пропорц (от renmilk11)

Какого роста был Иисус Христос?
Исайя глава 53 "нет в Нем ни вида, ни величия; и мы видели Его, и не было в Нем вида, который п (от Везунчик)
Чертополох обладает замечательными регенеративными свойствами для нервов
Можно предположить подобное действие и других растений семейства сложноцветных. Во всяком случае мор (от Везунчик)