Искусственный интеллект MIT тренирует нейросети быстрее

28 Мар    Без рубрики
Мар 28

Искусственный интеллект MIT тренирует нейросети быстрее

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