Get Adobe Flash player
 Компания Google ускорила обучения нейронных сетей

Просмотров: 315


компания по разработке нейронных сетей в РоссииКомпания Google ускорила обучения нейронных сетей. Они используют использует старые видеоигры и передовые алгоритмы. Среда обучения, это старые видеоигры копании Altari. 


 

Разработчики DeepMind считают, что машины могут обучатся так же как и люди. Для обучения создалась тренировочная система на базу известного шутера Quake 3 и игр Atari, в сумме используется больше пятидесяти различных игр. Так же был разработан алгоритм обучения Importance Weight Actor-Learner Archictures. Который обучает, а потом обменивает знания.


 

Большая часть новой системы основана на архитектурной системе Asynchroous Actor-Critic Agents. В этой системе имеются агенты, которые исследуют среду, позже процесс останавливается, и они начинают обмениваться знаниями с центральным процессором. Но у Importance Weight Actor-Learner Archictures, процесс обучения происходит несколько по другому, агенты посылают информацию нескольким ученикам, которые обмениваются данными между собой. Так же в Asynchroous Actor-Critic Agents  вычислением градиента функций потерь занимаются агенты, отправляя информацию к центральному ядру, чем с свою очередь, в системе Importance Weight Actor-Learner Archictures занимаются ученики.


 

Основные проблемы при разработке являются время и высокая вычислительная мощность.  Даже в автономности машинам нужны правила, по которым они будут следовать в ходе экспериментов и искать пути решения задач. 


 

Чтобы разработанные нейронные сети под заказ смогли научиться им потребуется обработать огромный объем информации. по этому чем быстрее они обрабатывают информацию, тем меньше времени длится обучение.


 

По словам разработчиков, при наличии большого числа процессоров Importance Weight Actor-Learner Archictures достигает очень высокой производительности что часто используется когда нужна разработка качественного нового сайта в Белгороде или Воронеже. Из-за чего можно сделать вывод, что в некоторых случаях он будет справляться лучше людей или машин.


 

В будущем алгоритмы искусственного интеллекта можно использовать в технике. Тем самым увеличить эффективность роботы.


 

 


Дата публикации:  11-07-2018, 13:45

Кабинет поиска книг



 
 

Блок последних новостей

  • Мировое влияние на дату исчисления

  • Сегодня в современном и быстро текучем мире крайне сложно жить не ориентируясь на общее время. По...

  • Самые удобные формы передвижения в современном мире

  • В быстром мире существуют свои правила. Скорость и мобильность на первом месте. Каждый раз садясь в...

  • Мы в FaceBook

    Мы Вконтакте

    Мы в Одноклассниках


    Карта сайта