Разработчики из Google опубликовали данные о работе системы MnasNet. Она основана на автоматизированной нейронной сети, использующей метод обучения с подкреплением для выбора архитектуры, наиболее подходящей для мобильного устройства. Для того, чтобы достигнуть наиболее оптимального баланса между областью допустимых решений и гибкостью поиска, разработчики использовали иерархический подход, представляющий собой сверточную нейронную сеть в виде ряда блоков. Для назначения слоев архитектуры блокам используется последовательный поиск.
Ученые добавили в функцию вознаграждения поискового алгоритма и скорость поиска архитектуры. Разработчики уверяют, что система способна подобрать модель в полтора раза быстрее по сравнению с MobileNetV2 и в 2,4 раза быстрее NASNet, при этом учитываются наиболее оптимальные показатели скорости и точности.
Искусственный интеллект можно использовать на мобильных устройствах для разных целей. Например, в начале августа одному из выпускников Гарварда удалось научить приложение распознавать подтекст в текстовых сообщениях.
Источник:
