В СКФУ учёные разработали способ ускорения работы нейронных сетей

Российские учёные из Ставрополья разработали метод повышения скорости и снижения объёма вычислительных ресурсов у свёрточных и глубоких нейронных сетей.

Речь идет о системах, которые способны имитировать глаз человека и распознавать объекты. Их работа требует значительных аппаратных ресурсов, что усложняет практическое использование. Математики Северо-Кавказского федерального университета предложили решение проблемы, пишет «АТВмедиа».

«Наши ученые предложили способ оптимизации нейронных сетей, который может быть применим везде, где требуется отличать, анализировать и классифицировать входящие данные: в медицине, транспорте, промышленности», – сообщил ректор СКФУ Дмитрий Беспалов.

Согласно выводам специалистов, упростить математические действия помогут модулярные вычисления. Для этого операции с большими числами заменяются на обработку остатков от деления на взаимно-простые основания, что позволит нейросетям использовать меньшие числа и сократить мощности.

Ранее издание Involta media рассказало, что инженеры российского МФТИ разработали мобильное приложение, способное определять спелость арбузов с помощью сигналов Wi-Fi.

0 комментариев