神经网络中的效率是人工智能领域中的一个关键挑战，研究人员不断寻求方法来降低计算需求，同时保留或提升模型性能。通过结构稀疏优化神经网络是一种特别引人注目的策略，这种方法有望彻底改变我们训练和部署人工智能系统的方式。
稀疏神经网络的目标是通过修剪神经元之间的不必要连接来减少计算负担。然而，传统的稀疏训练方法很难在计算效率和网络性能之间保持微妙的平衡。随机删除可能导致不规则的内存访问模式或损害网络的学习能力。
引入了结构化的 RigL（SRigL）方法，这是一个突破性的方法，由一支跨院校和公司合作团队共同开发，包括卡尔加里大学、麻省理工学院、谷歌深度Mind、圭尔夫大学和Vector人工智能研究院等知名机构和公司。SRigL 通过采用结构稀疏并与现代计算架构的自然硬件效率保持一致，直面挑战。
SRigL 利用了 N:M 稀疏的概念，确保了一个结构化模式，其中 N 保持在 M 个连续权重之外，保持网络中的恒定入射角。这种结构化稀疏的级别不是随意的，而是经过细致的经验分析和对神经网络训练的深刻理解的产物。
支持 SRigL 有效性的实证结果令人信服。对包括 CIFAR-10 和 ImageNet 数据集基准在内的各种神经网络架构进行严格测试，结果展示了 SRigL 的实力。例如，与等价的密集或非结构化稀疏层相比，90% 稀疏的线性层在 CPU 上实现了 3.4×/2.5× 的加速，在 GPU 上分别实现了 1.7×/13.0× 的在线和批处理推理加速。这些加速度代表了神经网络效率的重大飞跃。
此外，SRigL 引入了神经元消融，允许在高稀疏场景中战略性地移除神经元。这一策略确保了经过 SRigL 训练的网络更快、更智能，能够区分和优先考虑任务所需的关键连接。
SRigL 的发展标志着在有效神经网络训练之路上达到了重要的里程碑。通过利用结构稀疏，SRigL 打开了通往未曾有过的效率水平的人工智能系统的大门。它重新定义了稀疏训练的边界，消除了计算约束作为人工智能创新瓶颈的限制。
这一开创性研究展示了研究人员提升人工智能能力的承诺。通过结构稀疏优化神经网络，不仅革新了效率，还提供了对人工智能能够达到新高度的诱人前景。
常见问题:
1. 人工智能（AI）中与神经网络相关的挑战是什么？
在AI中的挑战是提高神经网络的效率，降低计算需求的同时保持或提升模型性能。
2. 神经网络中的结构稀疏是什么？
结构稀疏是一种旨在通过以结构化模式修剪神经元之间不必要连接而非随机删除来减少计算负担的策略。
3. 用于通过结构稀疏优化神经网络的突破性方法叫什么名字？
这一突破性方法被称为结构化 RigL（SRigL）。
4. 哪些院校和公司合作开发了 SRigL？
合作团队包括卡尔加里大学、麻省理工学院（MIT）、谷歌深度Mind、圭尔夫大学和人工智能研究院的研究人员。
5. N:M 稀疏是什么？
N:M 稀疏是一种结构稀疏级别，其中 M 个连续权重中有 N 个权重保留，确保神经网络中的恒定入射角。
6. SRigL 有哪些好处？
SRigL 实现了显著的神经网络效率加速。例如，一个 90% 稀疏的线性层在 CPU 上实现了 3.4×/2.5× 的加速，在 GPU 上分别实现了 1.7×/13.0× 的在线和批处理推理加速，相较于密集或非结构化稀疏层。
7. SRigL 中的神经元消融是什么意思？
神经元消融指在高稀疏场景中战略性地移除神经元。这一策略确保经过 SRigL 训练的网络更快、更智能，优先考虑任务所需的关键连接。
词汇定义:
– 神经网络效率: 在最小化计算需求的同时达到期望结果的能力。
– 计算负担: 执行任务所需的计算资源量。
– 修剪: 删除神经网络中不必要的连接。
– 结构稀疏: 以结构化、非随机模式修剪连接。
– 经验分析: 基于真实世界数据和观察的分析。
– 密集层: 神经网络中所有神经元之间都存在连接的层。
– 非结构化稀疏层: 神经网络中神经元之间连接被随机修剪的层。
– 神经网络架构: 神经网络的具体设计和结构。
– CIFAR-10 和 ImageNet 数据集: 常用于基准测试和测试神经网络模型的数据集。
– CPU 和 GPU: 用于计算的中央处理单元和图形处理单元。
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