Массачусетс, США, 25 апреля, 2020, 13:16 — ИА Регнум. Новую автоматизированную систему, обеспечивающую снижение затрат электроэнергии на обучение и эксплуатацию нейронных сетей, разработали ученые из США. Статья с описанием результатов работы опубликована на сайте Массачусетского технологического университета (MTI).

Ученые предложили новый подход к обучению нейросетей. Они объединили отдельные нейросети, предназначенные для решения специализированных задач, в единую большую систему, в рамках которой малая нейросеть будет обучаться лишь тогда, когда этого потребует необходимость решения конкретной задачи. В остальных случаях малые нейросети используют опыт обучения одной большой сети и не тратят энергию на обучение каждой отдельной нейросети.

В соответствии с выводами ученых, такой подход значительно сокращает затраты энергии для обучения сетей на больших массивах данных. По оценкам специалистов, помимо снижения затрат электроэнергии на обучение одной нейросети в 1,3 тысячи раз, повышается скорость обработки данных и обучения.