Учените в MIT са открили по-малки невронни мрежи, които са по-лесни за обучение

Чрез тях ще могат да се намалят разходите и времето за обучение
Въпреки напредъка при изкуствения интелект, повечето продукти, базирани на AI, разчитат на "дълбоки невронни мрежи", които често са изключително големи и доста скъпи за обучение. Учените в Масачузетския технологичен институт обаче се надяват да променят това, пише Engadget. Те са открили, че невронните мрежи съдържат "подмрежи", които са до 10 пъти по-малки и могат да бъдат по-евтини и бързи за обучение.

За да обучат повечето невронни мрежи, инженерите ги захранват с огромни набори от данни, но това отнема дни и скъпи GPUs. Учените от Лабораторията по компютърни науки и изкуствен интелект в МIT са открили, че в тези обучени мрежи има по-малки подмрежи, които могат да правят също толкова точни прогнози. Според Лаборатория става дума за така наречената "хипотеза на лотарийния билет". Тя се базира на идеята, че обучаването на повечето невронни мрежи е като да се купят всички лотарийни билети, за да се гарантира печалба. За сравнение обучаването на подмрежите може да бъде като купуването само на печелившите билети.

Уловката е, че учените все още не са измислили как да намерят тези подмрежи, без да трябва да изграждат цялостна невронна мрежа и след това да премахнат ненужните части. Ако те могат да намерят начин да прескочат тази стъпка и да отидат направо на подмрежите, този процес може да спести часове работа. Освен това по този начин обучението на невронни мрежи ще бъде достъпно и за отделни програмисти, а не само за големи компании. Но вероятно ще отнеме още няколко години на учените да разберат как ефективно да намират подмрежи и защо някои са по-добри от други при обучението.
още по темата

Изкуственият интелект на MIT ще може да прави пица

Ще трябва да му покажете само една снимка, за да започне да готви
20.06.2019 / 02:11

Нови разработки обещават ренесанс при 3D печата

Редица технически пречки спират 3D принтерите да предизвикат същия ефект като печатните машини
17.06.2019 / 05:46

Digit може би е бъдещето при хуманоидните роботи, доставящи пица

Новият модел на Agility Robotics впечатлява с футуристичен и елегантен дизайн
28.02.2019 / 11:55

Нова система на MIT позволява на роботите лесно да следят обекти

RFID тагове ще имат приложение при дроновете и индустриалните роботи
20.02.2019 / 01:32

Учени от MIT пренасят аудио съобщения с помощта на лазер

Системата позволява аудио сигналът да се чува само на точно определено разстояние от предавателя
28.01.2019 / 04:36
Twitter icon Facebook icon
Този сайт използва бисквитки (cookies). Ако желаете можете да научите повече тук.