Nvidia придумала способ учить ИИ с минимальным количеством данных

Инженеры из компании Nvidia представили новый метод обучения ИИ на основе небольшого количества данных. Это позволит решать большой объем задач с помощью относительно слабых моделей.

Компания NVIDIA разработала новый способ обучения генеративно-состязательной сети (GAN), которая в будущем может решать обширный объем задач. Исследователи объяснили, что каждая такая модель состоит из двух конкурирующих нейронных сетей: генератора и дискриминатора. 

К примеру, если цель алгоритма — создание новых изображений, то сначала он исследует тысячи фотографий. Затем модель использует эти данные для тренировки своего контрагента. Для создания стабильно достоверных результатов традиционным GAN необходимо 50-100 тысяч тренировочных изображений. Если их слишком мало, то новые изображения будут недостоверными или некачественными.

Инженеры NVIDIA же решили специально искажать часть изображений, чтобы модель училась понимать вариации. При этом они делают это не на протяжении всей тренировки, а выборочно, чтобы модель избежала перегрузки.

Такой ИИ легко можно обучить навыкам написания нового текстового материала, потому что он может понять принципы работы на основе маленькой выборки. Однако исследователи отмечают, что обучить алгоритм распознавать редкое неврологическое расстройство мозга будет сложно именно из-за его редкости. Исследователи надеются обойти эту проблему в будущем.

В качестве бонуса врачи и исследователи могут делиться своими результатами, так как алгоритм работает на основе сгенерированных изображений, а не реальных данных пациентов. Подробнее о новом подходе обучения NVIDIA расскажет на предстоящей конференции NeurIPS, которая состоится 6 декабря.


Читать также:

Ледник «Судного дня» оказался опаснее, чем думали ученые. Рассказываем главное

Посмотрите на самый большой айсберг, который сняли с воздуха

Китай впервые протестировал «искусственное Солнце»

Подписывайтесь
на наши каналы в Telegram

«Хайтек»новостионлайн

«Хайтек»Dailyновости 3 раза в день

Первая полоса
Древний кинжал нашли в Твери: ученые выяснили его возраст
Наука
Редкое астрономическое явление можно увидеть уже в эту пятницу
Космос
Ученые раскрыли, как появились невозможные черные дыры
Космос
Минпромторг закроет параллельный импорт ноутбуков и серверов HP и Fujitsu
Новости
При Трампе пошлины на азиатские солнечные панели выросли до рекордных 3521%
Новости
ИИ помог выиграть 36 млн в лотерею: можно ли это повторить
Новости
Зонд «Люси» сфотографировал астероид необычной формы
Космос
Крупнейшая структура во Вселенной больше и ближе к Земле, показывают гамма-всплески
Космос
Разработан метод для быстрого обнаружения ДНК в образце с помощью света вместо ПЦР
Наука
Huawei выпускает чип Ascend 910C в ответ на торговые ограничения для Nvidia
Новости
Создана упаковка для транспортировки и длительного хранения донорской крови
Наука
Теорию относительности Эйнштейна проверят на орбите Земли
Космос
«Фабрику» железного века по производству краски нашли в Израиле: она проработала 500 лет
Наука
В Японии испытали летающие молниеотводы: дроны, которые привлекают молнии
Новости
Шимпанзе впервые попали на видео во время «вечеринки» с алкоголем
Наука
В Госдуме хотят проверять владельцев российских сайтов через Госуслуги
Новости
Физики разработали кубиты с увеличенным временем жизни для квантовых устройств
Наука
Астрономы подтвердили открытие первой «одинокой» черной дыры
Космос
Создан металл, который не теряет прочности при самых экстремальных температурах
Наука
Сколько яиц и кулича можно съесть на Пасху: врачи назвали допустимую норму
Наука