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台湾宾果走势:科学家们想出了如何使神经网络小90%但同样聪明

一对麻省理工学院的研究人员发现了一种构建人工智能的方法,这种方法只有大约十分之一,而不会失去任何计算能力。这一突破可以让其他研究人员建立更小,更快,并且与现有技术一样聪明的人工智能。

当人们谈论人工智能时,他们主要指的是一类称为人工神经网络的计算机程序。这些程序旨在模仿我们自己的大脑如何运作,使他们非常聪明和有创意。他们可以识别照片的内容,在抽象的策略游戏中击败人类,甚至可以自己驾驶车辆。

这些程序的核心是“神经元”集合,就像我们自己的大脑一样。这些神经元与随机数量的其他神经元相连。每个单独的神经元只能执行一些基本计算,但是如果它们都连接在一起,则网络的计算能力基本上是无限的。

对于坚固的神经网络而言,最重要的是神经元之间的联系。良好的连接可以建立一个良好的网络,但糟糕的连接只会给你带来垃圾。建立这些联系的过程称为训练,它类似于我们学习新事物时我们自己的大脑所做的事情。

唯一的区别?在一个叫做“修剪”的过程中,我们的大脑会定期修剪那些无用的旧连接。我们一直修剪旧的或废弃的连接,但大多数人工神经网络只在训练结束时被修剪一次。

麻省理工学院的研究人员决定尝试一些新的东西:在培训期间定期修剪网络。他们发现这种方法产生的神经网络与使用标准方法训练的网络一样好,但是这些修剪后的网络小约90%,效率更高。他们还需要更少的培训时间并且更准确。

在不久的将来,研究人员可能会使用这种修剪方法来设计更好的神经网络。这些网络可以强大而轻巧,因此人们可以将它们用于较小的电子设备。到时候,我们几乎可以在任何地方运行神经网络。

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