„Skystoji“ mašininio mokymosi sistema prisitaiko prie besikeičiančių sąlygų

Naujo tipo neuroninis tinklas gali padėti priimti sprendimus dėl savęs valdymo ir medicininės diagnostikos.

SU: Mokslininkai sukūrė tam tikrą neuronų tinklą, kuris mokosi darbo, o ne tik jo mokymo etape. Šie lankstūs algoritmai, vadinami „skystaisiais“ tinklais, keičia pagrindines lygtis, kad nuolat prisitaikytų prie naujų duomenų įvesties. Išankstinis mokėjimas gali padėti priimti sprendimus pagal duomenų srautus, kurie laikui bėgant keičiasi, įskaitant tuos, kurie užsiima medicinine diagnostika ir savęs valdymu.

„Tai yra robotų valdymo, natūralios kalbos kūrimo, vaizdo apdorojimo būdas ateityje. „Bet kokia laiko eilučių duomenų apdorojimo forma“, – teigė pagrindinis tyrimo autorius Raminas Hasani. – Potencialas tikrai didelis.

Tyrimas bus pristatytas AAAI vasario mėnesio dirbtinio intelekto konferencijoje. Be Hassano, MIT bendraautoriai Daniela Russ, CSAIL direktorius համ Andrew և Erna Viterb Electrical Elektros inžinerijos profesorius Ալեքս Kompiuterija, MIT magistrantūros daktaras, MIT bendraautoriai. Kiti bendraautoriai yra Matthiasas Lechneris iš Austrijos mokslo ir technologijos instituto ir Radu Grosso iš Vienos technologijos universiteto.

Pasak Hasano, laiko eilučių duomenys „visur“ yra gyvybiškai svarbūs norint suprasti pasaulį. „Realus pasaulis yra visa serija. Net mūsų suvokimas. „Jūs nesuvokiate vaizdų, jūs suvokiate vaizdų sekas“, – sako jis. – Taigi laiko eilučių duomenys iš tikrųjų sukuria mūsų realybę “.

Kaip svarbiausių visuomenės laiko eilučių pavyzdžius jis pateikia vaizdo įrašų kūrimą, finansinius duomenis ir medicininę diagnostiką. Šių nuolat besikeičiančių duomenų srautų poveikis gali būti nenuspėjamas. Tačiau analizuojant šiuos duomenis realiuoju laiku օգտագործ naudojant juos prognozuoti būsimą elgesį, gali būti skatinamos naujos technologijos, pavyzdžiui, savaime važiuojančių automobilių, plėtra. Taigi Hassanas sukūrė užduočiai tinkamą algoritmą.

Hassanas sukūrė neuronų tinklą, kuris galėtų prisitaikyti prie realių sistemų kintamumo. Neuroniniai tinklai yra algoritmai, kurie atpažįsta modelius, analizuodami daugybę „mokymų“ pavyzdžių. Sakoma, kad jie dažnai kopijuoja smegenų vystymosi būdus. Hassaną įkvėpė mikroskopinis nematodas, C. elegantiška„Jo nervų sistemoje yra tik 302 neuronai, – sako jis, – tačiau tai gali sukelti netikėtai sudėtingą dinamiką.

Hassanas užkodavo savo nervų tinklą, atidžiai stebėdamas, kaip tai padaryti C. elegantiška neuronai yra aktyvuoti և bendrauja tarpusavyje elektriniais signalais. Lygtimis, kurias jis naudojo kurdamas savo neuroninį tinklą, jis leido parametrams bėgant laikui keistis, remiantis diferencialinių lygčių serijos rezultatais.

Šis lankstumas yra pagrindinis. Daugumos neuroninių tinklų elgesys yra fiksuotas po mokymo etapo, o tai reiškia, kad jie yra prastai prisitaikę prie įvesties duomenų srauto pokyčių. Hasanis sako, kad dėl jo „skysto“ tinklo sklandumo jis tampa atsparesnis netikėtiems ar triukšmingiems duomenims, pavyzdžiui, jei stiprus lietus „užgožia savaime važiuojančio automobilio kameros išvaizdą“. „Taigi jis stipresnis“, – sako jis.

Jis priduria, kad yra dar vienas skylės lankstumo privalumas. – Tai labiau interpretuotina.

Hasani sako, kad jo skystasis tinklas supa įprastą kitų nervinių tinklų nematomumą. “Tiesiog pakeisdami neurono vaizdavimą”, kurį Hassanas padarė per diferencialines lygtis, “jūs tikrai galite ištirti tam tikrą sudėtingumo laipsnį, kurio kitaip negalėtumėte ištirti”. Dėl nedidelio Hasani išraiškingų neuronų skaičiaus lengviau suprasti tinklo „juodąją dėžę“ priimant sprendimus և diagnozuoti, kodėl tinklas padarė tam tikrą aprašymą.

„Pats modelis yra turtingesnis išraiškingumo požiūriu“, – sako Hassani. Tai gali padėti inžinieriams suprasti ir pagerinti skysčių tinklo veikimą.

Hasani tinklas pralenkė bandomąją bateriją. Tai išskyrė kelis procentinius taškus šiuolaikinių laiko eilučių algoritmų, kad būtų galima tiksliai numatyti būsimas vertes duomenų bazėse, pradedant atmosferos chemija ir baigiant trajektorijos modeliais. „Daugelyje programų matome, kad našumas yra patikimai aukštas“, – sakė jis. Be to, mažas tinklo dydis reiškė, kad bandymai buvo atlikti be didelių skaičiavimo išlaidų. „Visi kalba apie savo tinklo plėtrą“, – sako Hasani. “Mes norime keisti mastą, turėti mažiau, bet turtingesnių mazgų”.

Hasanas planuoja ir toliau tobulinti sistemą, paruoštą naudoti pramonėje. „Mes turime daug išraiškingesnį neuronų tinklą, kurį įkvėpė gamta. „Bet tai tik proceso pradžia“, – sakė jis. – Akivaizdus klausimas, kaip jį pratęsti? Manome, kad tokio tipo tinklai gali būti pagrindinis tolesnių žvalgybos sistemų elementas “.

Nuoroda. Ramin Hassan, Matthias Lechner, Alexander Amin, Daniela Rus և Radu Grosso „Tvarūs skysčių laiko tinklai“, 2020 m. Gruodžio 14 d. Kompiuterija> Mašinų mokymasis,
„arXiv“: 2006.04439v4:

Šį tyrimą iš dalies finansavo „Boeing“, Nacionalinis mokslo fondas ir Austrijos mokslo fondo „Europos lyderystės elektroniniai komponentai“ sistemos.

Related articles

Comments

LEAVE A REPLY

Please enter your comment!
Please enter your name here

Share article

Latest articles

Greitas „COVID-19“ tyrimas iš lagamino

Lagaminų laboratorija jau sėkmingai naudojama nuo kitų infekcinių ligų Afrikoje. Autorius: dr. Ahmedas Abdas El Wahedas Mobili SARS-CoV-2 greito aptikimo laboratorija Afrikoje. PGR testas yra...

NASA į JAV smulkiojo verslo technologijų plėtrą investavo 105 mln

NASA Ji turi ilgą Amerikos verslininkų rėmimo istoriją, kai jie kuria technologijas nuo idėjų iki rinkodaros ketinimų. Smulkiojo verslo tyrimų agentūros (SBIR) programa...

Žemės tyrinėjimas iš kosmoso: Keshmo sala, Iranas [Video]

Kreditas: ESA, CC BY-SA 3.0. Sudėtyje yra modifikuoti „Copernicus Sentinel“ (2020 m.) Duomenys, kuriuos tvarko IGO. Misija „Copernicus Sentinel-2“ nukelia į didžiausią Irano salą -...

Neatrasta didžiųjų Afrikos žmonių klajojanti žemė – vaikai palaidoti prieš 78 000 metų

Panga ya Saidi urvo vietos apžvalga. Atkreipkite dėmesį į tranšėjos, kurioje buvo palaidotas, kasinėjimą. Autorius: Mohammadas Javadas Shoaee Tarptautinė komanda, apimanti kelis CNRS...

Prognozuojama, kad ateivių rūšių padaugės 36% iki 2050 m

Egipto žąsis (Alopochen aegyptiaca), kilusi iš Afrikos, o dabar įsikūrusi Vidurio ir Vakarų Europoje. Autorius: profesorius Timas Blackburnas, UCL Tikimasi, kad šio amžiaus viduryje...

Newsletter

Subscribe to stay updated.