Что происходит внутри процесса машинного обучения: графические карты

Оставить комментарий
Что происходит внутри процесса машинного обучения: графические карты

Британская компания Graphcore использовала имеющиеся мощности искусственного интеллекта и специальное ПО для создания карт, иллюстрирующих процеcсы машинного обучения, сообщает Wired.

Читать далее

Иллюстрация: Graphcore / Matt Fyles

Многие из иллюстраций, созданных Graphcore, основаны на ResNet от Microsoft. Это нейронная сеть, которая выиграла соревнование по сортировке изображений ImageNet. Иллюстрация выше показывает граф тренировок архитектуры Microsoft Research RecNet-34. В картинку добавлены цвета, чтобы подчеркнуть интенсивность вычислений —  именно по этой причине центральные части конволюционных слоёв «подсвечены».

Иллюстрация: Graphcore / Matt Fyles

Архитектуру ResNet используют для построения глубоких нейронных сетей для компьютерного зрения и распознавания изображений. На иллюстрации показан прямой пропуск сети ResNet 50, использованный для классификации изображений после тренировок с применением библиотеки нейронных сетей Graphcore.

Иллюстрация: Graphcore / Matt Fyles

Полный прямой и обратный пропуск архитектуры распознавания изображений AlexNet во время использования набора данных ImageNet для обучения. Poplar от Graphcore превращает фреймворки машинного обучения — TensorFlow, MXNet и другие —  в вычислительные графы с 18,7 млн узлов (точка, в которое пересекается две или более связей) и 115,8 млн связей.

Иллюстрация: Graphcore / Matt Fyles

Прямой пропуск архитектуры компьютерного зрения, действующей на IPU (Intelligent Processing Unit — новый тип процессоров, спроектированный для машинного обучения) от Graphcore. Видны слои нейронной сети со связями между ними, отличимыми в центре изображения.

Иллюстрация: Graphcore / Matt Fyles

Иллюстрация графа тренировок ResNet-34 выглядит как МРТ мозга и является одним из первых изображений, показывающих полный граф сети. Можно увидеть интенсивные вычислительные вершины со связями, отмеченными синим цветом.

Иллюстрация: Graphcore / Matt Fyles

Архитектура обучения классификации изображения AlexNet, сделанная в ноябре 2016 года. Узлы в трёх последних слоях отмечены цветом, в то время как остальная часть графа выполнена в чёрно-белых тонах.

Иллюстрация: Graphcore / Matt Fyles

Изображение AlexNet, сделанное месяцем позже. Разные цвета отсылают к типу узла использованному в вычислительном графе. Показаны три полностью связанных слоя в графе — зелёного цвета.

Иллюстрация: Graphcore / Matt Fyles

Иллюстрация прямого пропуска ResNet-34 для распознавания изображений. Граф визуализирует параллельную отправку многочисленных изображения в сеть.

Иллюстрация: Graphcore / Matt Fyles

Университет Иллинойса использует глубинное обучение, чтобы ускорить анализ астрофизических данных, получаемых из гравитационной волны LIGO.

Иллюстрация: Graphcore / Matt Fyles

Иллюстрация работы Microsoft Research ResNet-50 в августе 2016 года. На ней показана часть сети, которая отвечает за предположения при распознавании изображений.

«Айцішнік у Швейцарыі можа зарабляць 9 тысяч франкаў і болей».

Гутарым з аўтаркай курса Java на беларускай.

Подписывайтесь на «Что к чему» —
анамнез и главные симптомы беларуского ИТ.
Цифры, графика, ничего лишнего. Выходит раз в 2 недели.
Спасибо! На указанный адрес отправлено письмо для подтверждения подписки.
Читайте также
TinyML, No-code и обучение с подкреплением: новейшие тренды в машинном обучении
TinyML, No-code и обучение с подкреплением: новейшие тренды в машинном обучении
TinyML, No-code и обучение с подкреплением: новейшие тренды в машинном обучении
Пока 20% топ-менеджеров утверждают, что машинное обучение является существенной частью их бизнеса, неудивительно, что стоимость мирового рынка машинного обучения, по некоторым оценкам, достигнет $117 млрд к концу 2027 года. Мы перевели материал Udacity о семи самых обсуждаемых тенденциях в машинном обучении в 2022 году.
Meta разработала ИИ для «чтения мыслей»
Meta разработала ИИ для «чтения мыслей»
Meta разработала ИИ для «чтения мыслей»
Во Франции искусственный интеллект помогает искать нелегальные бассейны и штрафовать нарушителей
Во Франции искусственный интеллект помогает искать нелегальные бассейны и штрафовать нарушителей
Во Франции искусственный интеллект помогает искать нелегальные бассейны и штрафовать нарушителей
Разработана нейросеть, которая делает женские нюдсы
Разработана нейросеть, которая делает женские нюдсы
Разработана нейросеть, которая делает женские нюдсы
1 комментарий

Хотите сообщить важную новость? Пишите в Telegram-бот

Главные события и полезные ссылки в нашем Telegram-канале

Обсуждение
Комментируйте без ограничений

Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.

Комментариев пока нет.