کارآیی در شبکه‌های عصبی یک چالش بحرانی در زمینه سریع‌تر شونده هوش مصنوعی است. محققان به دنبال روش‌هایی هستند که در عین حفظ یا بهبود عملکرد مدل، نیازهای محاسباتی را کمینه سازند. یکی از راه‌های جالب بهینه‌سازی شبکه‌های عصبی از طریق اسپارسی ساختاری است – یک رویکرد امیدبخش که می‌تواند روش آموزش و استقرار سیستم‌های هوش مصنوعی را تحول بخش کند.
شبکه‌های عصبی اسپارس به کاهش بار محاسباتی با حذف اتصالات غیرضروری بین نورون‌ها هدفمند هستند. اما روش‌های سنتی آموزش اسپارس موفقیت آمیز در حفظ تعادل دقیق بین کارایی محاسباتی و عملکرد شبکه نمی‌باشند. حذف‌های تصادفی می‌تواند منجر به الگوهای دسترسی حافظه نامنظم یا افت قابلیت یادگیری شبکه شود.
معرفی Structured RigL (SRigL)، یک روش نوآورانه توسعه یافته توسط یک تیم همکاری‌ای از مؤسسات و شرکت‌های معروف از جمله دانشگاه کالگری، دانشگاه فناوری ماساچوست، گوگل دیپ‌مایند، دانشگاه گوئلف و موسسه وکتور برای هوش مصنوعی است. SRigL با پذیرش اسپارسی ساختاری و همگام با کارایی‌های سخت‌افزاری طبیعی معماری‌های محاسباتی مدرن، چالش را به روشن‌گری می‌کشد.
SRigL از مفهوم تناسب N:M بهره می‌برد، که یک الگوی ساختاری اطمینان بخش است به گونه‌ای که N از M وزن متوالی باقی می‌ماند، حفظ کردن یک فن-درون ثابت در سراسر شبکه. این سطح اسپارسی ساختاری اختیاری نیست بلکه محصول تجزیه و تحلیل تجربی دقیق و درک عمیقی از آموزش شبکه‌های عصبی است.
نتایج تجربی که SRigL را تأیید می‌کنند، گیرا و قانع‌کننده هستند. آزمون‌های دقیق بر روی انواع معماری‌های شبکه‌های عصبی، شامل مجموعه داده‌های CIFAR-10 و ImageNet، قدرت SRigL را نشان می‌دهد. به عنوان مثال، یک لایه خطی 90% اسپارس شتاب‌های تا 3.4×/2.5× روی CPU و 1.7×/13.0× روی GPU برای استنتاج آنلاین و دسته‌ای به‌ترتیب نسبت به لایه‌های چگال یا اسپارس بی‌ساختار معادل دستیابی کرد. این افزایش سرعت یک تغییر عظیم در کارایی شبکه‌های عصبی را نشان می‌دهد.
علاوه بر این، SRigL کاشت نورون را معرفی می‌کند، اجازه حذف استراتژیک نورون‌ها در سناریوهای اسپارسی بالا را می‌دهد. این استراتژی اطمینان می‌دهد که شبکه‌های آموزش داده شده توسط SRigL، سریع‌تر و هوشمندتر هستند و قادرند تصمیم بگیرند و اتصالات ضروری را برای وظیفه فعلی در اولویت قرار دهند.
توسعه SRigL نقطه عطف مهمی در مسیر بهینه‌سازی آموزش شبکه‌های عصبی به شمار می‌رود. با بهره‌گیری از اسپارسی ساختاری، SRigL در راه باز کردن به یک آینده‌ای که سیستم‌های هوش مصنوعی بتوانند در سطوح بی‌بدیلی از کارایی عمل کنند، نقش تعریف‌کننده‌ای دارد. این رویکرد مرزهای آموزش اسپارس را تعریف مجدد می‌کند و محدودیت‌های محاسباتی را به عنوان موانعی برای نوآوری در هوش مصنوعی از بین می‌برد.
این تحقیقات پیشگام نشان‌دهنده تعهد محققان به بهبود قابلیت‌های هوش مصنوعی است. بهینه‌سازی شبکه‌های عصبی از طریق اسپارسی ساختاری نه تنها کارایی را انقلابی می‌کند بلکه یک لمسی شیرین از یک آینده ایجاد می‌کند که هوش مصنوعی می‌تواند به ارتفاعات جدیدی دست یابد.
The source of the article is from the blog klikeri.rs