Sony установила новый рекорд скорости обучения нейросети |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГолосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2018-11-22 12:00 Гонконгские ученые ранее отчитались о том, что сумели сократить время обучения нейросети ResNet-50 до 6,6 минуты. Их рекорд продержался недолго — японцы улучшили показатель до 224 секунд. Для исследователей и инженеров время обучения нейросети — важный показатель, особенно в случае масштабных проектов. Возможности оптимизации этого процесса ищут команды специалистов в разных частях мира. В Sony нашли способ, который делает обучение на 43,4% эффективнее, пишет Synced. В эксперименте исследователи работали с алгоритмом ResNet-50, который обучался распознаванию изображений на базе ImageNet. Чтобы повысить эффективность, японские инженеры оптимизировали передачу данных, объединяя маленькие пакеты (так же делали из коллеги в Гонконге). Кроме того, в Sony обратили внимание на сетевую топологию. Они создали сеть 2D-Torus (двухмерный тор), состоящую из горизонтальных и вертикальных сетей типа «кольцо». Именно работа с сетевой топологией позволила значительно увеличить скорость обучения. Сначала исследователи использовали 2176 графических процессоров Tesla V100 для обучения ResNet-50 и добились точности в 75,03%. Затем благодаря масштабируемости полученной системы они смогли повысить точность до 91,62% при использовании 918 процессоров Tesla V100 Программисты китайской ИТ-корпорации Tencent создали нейросеть, побеждающую в StarCraft алгоритма-"читера». Источник: syncedreview.com Комментарии: |
|