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我们身边的小玩意不断地在了解我们的生活。智能手表会根据我们的节奏来追踪我们的健康状况,家庭扬声器通过听我们的对话来识别我们的声音,智能手机会观察我们写的东西,以纠正我们的特殊拼写错误。我们感谢这些便利,但我们与电子设备共享的信息并不总是被我们和电子监护人保密。机器学习可能需要重型硬件,因此像手机这样的“边缘”设备经常将原始数据发送到中央服务器,然后由中央服务器返回经过训练的算法。有些人希望培训在当地进行。一种新的人工智能训练方法扩展了小型设备的训练能力,可能有助于保护隐私。


最强大的机器学习系统使用神经网络和充满可调参数的复杂函数。在训练过程中,网络接收一个输入,比如一组像素,生成一个输出,比如标签“cat”,将输出与正确答案进行比较,并调整其参数,以便下次做得更好。要知道如何调整每个内部旋钮,它需要记住每个旋钮的效果,这些旋钮的数量通常高达数百万甚至数十亿。这需要很大的内存。训练一个神经网络需要的记忆量可能是仅仅使用一个神经网络的几百倍,只要它把信息传递给下一层,它就可以忘记每一层网络做了什么。

为了减少对内存的需求,研究人员使用了一些技巧。在一种称为分页或卸载的方法中,机器将这些激活从短期内存转移到闪存或SD卡等速度较慢但容量更大的类型的内存中,然后在需要时将其带回来。在另一种叫做重物化的方法中,它删除激活,然后稍后再计算它们。根据加州大学伯克利分校的计算机科学家、这项新研究的主要作者Shishir Patil的说法,以前的记忆减少系统使用了这两种技巧中的一种,或者使用了“次优”的“启发式”将它们结合起来,通常需要大量的能量。新的工作规范了分页和重物化的结合。


加州大学河滨分校(University of California, Riverside)的计算机科学家陈佳思(Jiasi Chen)说:“把这两种技术很好地结合到这个优化问题中,然后解决它——这真的很好。”


帕蒂尔于今年7月在巴尔的摩举行的国际机器学习会议上展示了他的系统,名为POET(私人最优能量训练)。他首先向POET提供了设备的技术细节和他想要训练的神经网络的架构。他指定了内存预算和时间预算。然后,他要求该公司创建一个最小化能源消耗的训练过程。它可能决定对某些重新计算效率不高的激活进行分页,并重新具体化其他容易重新做但需要大量内存存储的激活。

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其中一个关键是将问题定义为混合整数线性规划(MILP)难题,一组约束和变量之间的关系。对于每个设备和网络架构,POET将其变量插入到Chen手工制作的MILP程序中,然后找到最优解决方案。Chen说:“主要的挑战实际上是用一种很好的方式表述问题,这样你就可以把它输入到求解器中。所以你可以捕捉所有现实的系统动态,比如能量、延迟和内存。”

该团队在四种不同的设备上测试了POET,从你可能在健身追踪器上找到的那种,到你可能在高级智能手机上找到的那种。在每个平台上,他们训练了三种不同的神经网络架构:两种在图像识别中流行的类型(VGG16和ResNet-18)和一种流行的语言处理网络(BERT)。在许多测试中,它可以在不增加能源消耗的情况下减少约80%的内存使用量,而比较方法不能同时做到这两点。帕蒂尔说BERT现在可以在最小的设备上工作,这在以前是不可能的。


佩蒂尔说当我们刚开始时,POET主要是一个可爱的想法。现在,有几家公司已经提出要使用它,至少有一家大公司已经在他们的智能音箱中尝试使用它。帕蒂尔说,他们喜欢的一点是,POET没有通过“量化”或缩写激活来降低网络精度,以节省内存。因此,设计网络的团队不必为了在精确度和内存之间进行权衡而与实现网络的团队进行协调。


除了隐私问题,帕蒂尔还提到了使用POET的其他原因。有些设备需要在本地训练网络,因为它们的互联网连接很少或没有,比如农场或潜艇上的设备。其他人需要这样做,因为数据传输需要太多的能量。当大型设备——互联网服务器——训练大型网络时,也可能从POET中受益。


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