?

Log in

No account? Create an account

Делайте то, что Вам нравится и в Вашей жизни не будет ни одного рабочего дня

Previous Entry Share Flag Next Entry
Новый алгоритм обучения расширит область применения ИИ
astrik33




Высокая энергозатратность процесса тренировки искусственных нейронных сетей является одним из главнейших препятствий к широкому использованию искусственного интеллекта (ИИ), особенно, в мобильных устройствах.

Новый подход к решению этой проблемы, воплощённый исследователями из Технического университета Граца (TU Graz) в алгоритме под названием e-prop, основан на том, как функционирует самый эффективный нейрокомпьютер — человеческий мозг. Биологические нейроны посылают короткие электрические импульсы (спайки) только когда это абсолютно необходимо, это одна из причин, почему при вычислительной мощности, сопоставимой с суперкомпьютером, мозг потребляет в миллион раз меньше энергии.

Вольфганг Маасс (Wolfgang Maass) и Роберт Легенштейн (Robert Legenstein) из Института теоретической информатики в TU Graz, который также является участником европейской инициативы Human Brain Project, используют в своей модели спайки для коммуникаций внутри искусственной нейронной сети. Спайки становятся активными только тогда, когда они необходимы для обработки информации в сети. Обучение представляет собой особую проблему для таких менее активных сетей, поскольку требуются более длительные наблюдения, чтобы определить, какие нейронные соединения улучшают производительность сети.

Информация о каждом использовании таких соединений документируется в соответствующем нейроне, вместо того, чтобы пересылаться на удалённый сервер ЦОД. Такая децентрализованная архитектура, скопированная с человеческого мозга, решает проблему избыточного использования офлайнового хранилища — недостаток других известных алгоритмов.

e-prop работает полностью в режиме онлайн и не требует отдельной памяти даже при реальной работе, что делает обучение намного более энергоэффективным. По информации его разработчиков, e-prop примерно такой же мощный, как самые лучшие и самые сложные другие известные методы обучения. Подробности опубликованы в научном журнале Nature Communications.

Маасс и Легенштейн надеются, что e-prop ускорит разработку нового поколения мобильных вычислительных систем, которые не нуждаются в программировании, а учатся в соответствии с моделью человеческого мозга и, таким образом, адаптируются к постоянно меняющимся требованиям. Цель состоит в том, чтобы исключить из процесса обучения облако, эффективно интегрировав большую часть способности к обучению в компоненты мобильного оборудования.

Авторы уже работают над интеграцией е-prop в нейроморфкую систему SpiNNaker Манчестерского университета и в следующую модификацию нейроморфного чипа Loihi корпорации Intel.

Оригинал взят у biboroda в Новый алгоритм обучения расширит область применения ИИ

promo astrik33 Червень 26, 2013 06:48 56
Buy for 10 tokens
Отличного солнечного летнего денечка Вам и замечательного настроения!