г.Москва, ул.14 Парковая д.6

Ученые Массачусетского технологического института нашли способ использовать искусственный интеллект для более эффективного обучения систем машинного обучения — то есть, нейросетей.

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.

Источник:  https://hi-news.ru

NO Comment 28.03.2019