Россия вплотную приблизилась к целевым показателям продовольственной безопасности по овощам
В Липецкой области запустят завод по производству амилозного крахмала за 8,5 миллиарда рублей
В России запущено уникальное производство комплектующих для гранулирования полимеров
В Ярославской области резиденты ТОР инвестируют в свои проекты 500 миллионов рублей
Смоленская компания «Агритек» инвестировала в строительство нового цеха 270 миллионов рублей
Липецкая ОЭЗ произвела продукции на сумму свыше 470 миллиардов рублей с момента создания
Налоговые отчисления вьетнамского завода под Новосибирском превысят 150 миллионов рублей
Российская компания вышла на рынок Бразилии с проектом пищевой биоупаковки из вторсырья
Учёные нашли энергоэффективный способ обучения нейронных сетей
Специалисты из Университета Райса в Техасе нашли принципиально новый способ обучения для глубоких нейронных сетей. Этот способ обладает рекордно высоким показателем энергоэффективности. Технология уже получила название «Early Bird». Об этом пишет американская пресса. Основной движущей силой для новых открытий в данном направлении является внедрение более сложных и крупных нейронных сетей. Их обучение требует серьёзных затрат энергии.
Недавние исследования показатели, что количество вычислений, необходимых для обучения нейронных сетей, в период с 2012 по 2019 год возросло в 300 тысяч раз. Кроме того, учёные установили, что углеродный след от обучения одной современной нейронной сети равен выбросам CO2 примерно пяти автомобилей. Новая технология позволяет сократить затраты энергии для обучения сети в 10,7 раза, сохранив, при этом, точность. В рамках нового метода из архитектуры нейронной сети удаляются более значимые элементы. После этих процессов сеть проходит обучение заново.
В результате всех манипуляций модель становится гораздо более компактной, и способна работать на устройствах меньшей мощности. В ближайшее время состоится презентация технологии для широкой общественности
