Efektivita neurónových sietí je kritickou výzvou v rýchlo sa rozvíjajúcej oblasti umelej inteligencie. Výskumníci neustále hľadajú spôsoby, ako minimalizovať výpočtové nároky a zároveň udržať alebo zlepšiť výkonnosť modelu. Jednou z osobitne zaujímavých stratégií je optimalizácia neurónových sietí štruktúrovanou riedkosťou – sľubný prístup, ktorý by mohol revolučne ovplyvniť spôsob, akým trénujeme a nasadzujeme systémy umelej inteligencie.
Riedke neurónové siete sa snažia znížiť výpočtové záťaže odstraňovaním zbytočných spojení medzi neurónmi. Avšak tradičné metódy trénovania riedkych sietí majú problém udržať jemnú rovnováhu medzi výpočtovou efektivitou a výkonom siete. Náhodné odstraňovanie môže viesť k nepravidelným vzorom prístupu do pamäte alebo ohroziť schopnosť siete sa učiť.
Predstavujeme Štruktúrovaný RigL (SRigL), revolučnú metódu vyvinutú spoločným úsilím tímu z uznávaných inštitúcií a firiem vrátane University of Calgary, Massachusetts Institute of Technology, Google DeepMind, University of Guelph a Vector Institute for AI. SRigL priamo rieši výzvu prijatím štruktúrovanej riedkosti a zaradením sa do prirodzených výhod moderných počítačových architektúr.
SRigL využíva koncept N: M riedkosti, ktorý zaručuje štruktúrovaný vzor, kde N zostáva mimo M po sebe idúcich váh, udržiavajúc konštantný počet vstupov cez sieť. Tento stupeň štruktúrovanej riedkosti nie je náhodný, ale výsledkom dôkladnej empirickej analýzy a hlbokého pochopenia trénovania neurónových sietí.
Empirické výsledky podporujúce účinnosť SRigL sú presvedčivé. Dôkladné testovanie v rôznych architektúrach neurónových sietí, vrátane benchmarkov datasetov CIFAR-10 a ImageNet, ukazuje schopnosti SRigL. Napríklad 90% riedka lineárna vrstva dosiahla zrýchlenie až o 3,4×/2,5× na CPU a 1,7×/13,0× na GPU pre online a dávkové vyvodzovanie, v porovnaní s ekvivalentnými hustými alebo nestruktúrovanými riedkymi vrstvami. Tieto zrýchlenia predstavujú zemepytný posun v efektivite neurónových sietí.
Okrem toho SRigL predstavuje abláciu neurónov, čo umožňuje strategické odstránenie neurónov v situáciách s veľkou riedkosťou. Táto stratégia zabezpečuje, že siete vyškolené pomocou SRigL sú rýchlejšie a inteligentnejšie, schopné rozlišovať a priorizovať zásadné spojenia pre danú úlohu.
Vývoj SRigL predstavuje významný mí
The source of the article is from the blog jomfruland.net