Группа ученых под руководством физика Сэмюэла Диллаву собрала небольшую электрическую сеть, соединив
«Мережа була налаштована для виконання множинипростих завдань ІІ, - каже Діллаву. — Наприклад, вона може розрізняти три види квіток ірису з точністю понад 95% на основі чотирьох параметрів: довжини та ширини пелюсток та чашолистків».
Для машинного навчання ІІ, як правило,використовують штучні нейронні мережі. Такі мережі зазвичай існують лише у пам'яті комп'ютера. Нейронна мережа складається з точок або вузлів, кожен з яких може набувати значення від 0 до 1, з'єднаних ребрами. Кожне ребро має вагу залежно від значень у вузлах. Під час навчання такої системи потрібно проводити регулювання ваги ребер, щоб отримати потрібний результат.
«Це складна проблема оптимізації, яказначно зростає зі збільшенням розміру мережі та вимагає великої кількості обчислювальних ресурсів», — зазначає Діллаву. — Ситуація ускладнюється тим, що всі ребра мають налаштовуватися одночасно».
Щоб оминути цю проблему, фізики шукали системи, які б налаштовувати себе без зовнішніх обчислень.
У своєму дослідники вчені збудували двіідентичні мережі одна над одною. У замкненій мережі вони подавали напругу та фіксували на вихідних елементах потрібні значення. У відкритій мережі встановлювалася лише напруга на вхідному резистори.
Система регулювала опір на резистораху двох мережах залежно від різниці напруг між ідентичними вузлами у кожній з них. За кількох ітерацій ці коригування привели всі напруження у всіх резисторах у двох мережах у відповідність. Система навчилася видавати правильні вихідні дані заданих вихідних значень.
Фото: Science
«Це налаштування вимагає незначних обчислень,— каже Діллаву. —Системі потрібно лише порівняти падіння напруги на відповідних резисторах у замкненій та вільній мережах за допомогою компаратора. Наша робота доводить важливу можливість нового методу машинного навчання, який вимагає великих обчислень».
Читати далі:
"Джеймс Вебб" зробив найчіткішу фотографію зірки в історії
Добровільна смерть. Розповідаємо, як працює процедура евтаназії в усьому світі
Вчені натрапили на археологічну аномалію 1500-річної давності