Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
Аспирант доказал, что вековой математический закон способен ускорить обучение ИИ
Согласно исследованию Массачусетского технологического института (США), кодирование симметрий поможет языковым моделям обучаться на меньшем количестве данных. Это доказал аспирант, который применил закон Вейля к работе с нейросетями и сформулировал связь между симметричностью данных и размером обучающей выборки.
Чтобы языковая модель работала корректно, ее необходимо обучить на достаточном количестве данных (обучающая выборка). Далее алгоритм тестируют на других данных, которые называются валидационной выборкой. Чем меньше нейросеть ошибается на валидации, тем выше точность алгоритма и качественнее результат работы.
Иногда, чтобы обучить алгоритм, нужно большое количество данных. Если они есть, обучение просто занимает много времени. Когда их не хватает, как бывает, например, в вычислительной химии, это напрямую влияет на результаты исследований. Аспирант Массачусетского технологического института Бехруз Тахмасеби (Behrooz Tahmasebi) еще в студенческие годы предположил, что машинное обучение можно рассмотреть в плоскости дифференциальной геометрии.
Закон, который использовал Тахмасеби, больше века назад сформулировал немецкий математик Герман Вейль. Полученную им формулу традиционно применяли к физическим процессам, например к колебанию струны. Аспирант заметил: закон связан с оценкой входных данных (измеряет сложность спектральной информации), однако не учитывает симметрию. Тахмасеби допустил, что адаптированная формула может облегчить машинное обучение.
В соавторстве с доцентом Технического университета Мюнхена (Германия), приглашенным преподавателем МТИ Стефани Джегелкой (Stefanie Jegelka) Тахмасеби сформулировал и доказал теорему, которая демонстрирует линейную зависимость между количеством симметрий во входных данных и скоростью обучения нейросети. Если алгоритм обучается на изображениях, которые можно разделить на две симметричные части, то нейросетевой модели при кодировании симметрий понадобится «запомнить» в два раза меньше информации (половину картинки) и потратить в два раза меньше времени. Если симметричных фрагментов в каждом компоненте выборки 10, то и время обучения нейросети снизится в 10 раз. Точность алгоритма при этом не пострадает или даже увеличится.
С помощью открытия Тахмасеби и Джегелки можно решать и менее очевидные задачи. Допустим, нейросети необходимо выбрать все картинки, на которых есть цифра «3». Если не учитывать симметрии, то алгоритм будет внимателен к ее местонахождению (вверху поля, внизу, по центру, справа и так далее) и положению (перевернута, наклонена). Когда симметричность данных закодируют, модель узнает цифру «3» на изображении вне зависимости от того, как ее на нем разместили.
В научной статье, которую высоко оценили на Конференции по машинному обучению и вычислительной нейронауке и препринт которой доступен на arxiv.org, Тахмасеби и Джегелка сделали еще один значимый вывод. Если использовать многомерную симметрию, преимущество будет экспоненциальным. Вторая теорема исследователей демонстрирует, что это максимальный результат, которого можно достичь. Представленный в работе алгоритм при этом универсален: он применим к любым симметриям — в том числе к тем, которые откроют в будущем.
Telegram 
Дзен 
VK От рыб произошли все наземные позвоночные, включая нас, но как именно рыбы стали главным населением морей — до последнего времени оставалось неясным. Авторы новой научной работы попытались доказать, что причиной этого было вымирание, возможно, вызванное белыми ночами.
На юге Африки ученые обнаружили коллекцию небольших каменных стрел. С виду — обычные артефакты древнего человека. Но современные технологии позволили выявить их смертельный секрет. Эти наконечники, которым почти 60 тысяч лет, сохранили следы яда. Авторы нового исследования пришли к выводу, что древние охотники стали использовать яды намного раньше, чем считала наука.
В Олдувайском ущелье на севере Танзании ученые обнаружили скелет слона возрастом 1,78 миллиона лет, а рядом с ним — необычные для того времени каменные орудия. Авторы нового исследования полагают, что им удалось найти древнейшее место разделки гигантской добычи.
На юге Африки ученые обнаружили коллекцию небольших каменных стрел. С виду — обычные артефакты древнего человека. Но современные технологии позволили выявить их смертельный секрет. Эти наконечники, которым почти 60 тысяч лет, сохранили следы яда. Авторы нового исследования пришли к выводу, что древние охотники стали использовать яды намного раньше, чем считала наука.
От рыб произошли все наземные позвоночные, включая нас, но как именно рыбы стали главным населением морей — до последнего времени оставалось неясным. Авторы новой научной работы попытались доказать, что причиной этого было вымирание, возможно, вызванное белыми ночами.
Ученые десятилетиями ищут кости мамонтов, которые, по данным генетиков, могли дожить на материке до бронзового века. Очередная потенциальная находка с Аляски, считавшаяся остатками мамонтов, после проверки оказалась костями китов, умерших около двух тысяч лет назад.
На скалистых берегах аргентинской Патагонии разворачивается настоящая драма. Магеллановы пингвины, долгое время чувствовавшие себя в безопасности на суше в своих многотысячных колониях, столкнулись с новым и беспощадным врагом. Их извечные морские страхи — касатки и морские леопарды — теперь блекнут перед угрозой, пришедшей из глубины материка. Виновник переполоха — грациозный и мощный хищник, недавно вернувшийся на эти земли после долгого изгнания.
Среди самых интригующих открытий космического телескопа «Джеймс Уэбб» — компактные объекты, получившие название «маленькие красные точки». Их видели только в самых дальних уголках Вселенной. Большинство возникло в первый миллиард лет после Большого взрыва, и ученые предполагали, что такие источники представляют собой небольшие компактные галактики. Однако международная команда астрономов пришла к иному выводу. Они предположили, что на самом деле «маленькие красные точки» — черные дыры, окруженные массивной газовой оболочкой.
Ученые задались вопросом: почему два расположенных по соседству спутника Юпитера такие разные, ведь на Ио повсеместно извергаются вулканы, а Европа полностью покрыта многокилометровой коркой льда. Есть версия, что Ио когда-то тоже была богата водой, но по итогам недавнего исследования это сочли неправдоподобным.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно
Последние комментарии