Эффективное непрерывное обучение для спайковых нейронных сетей с сжатием во временной области
Новые технологии в области аппаратного и программного обеспечения позволяют интегрировать искусственный интеллект в устройства Интернета вещей с низким энергопотреблением, такие как ультранизкопотребляющие микроконтроллеры. Однако для развертывания сложных искусственных нейронных сетей на этих устройствах требуются техники, такие как квантование и обрезка, чтобы соответствовать их ограничениям. Кроме того, модели искусственного интеллекта на краю могут столкнуться с ошибками из-за изменений в распределении данных между обучающей и операционной средами. Многие приложения теперь требуют, чтобы алгоритмы искусственного интеллекта адаптировались к индивидуальным пользователям, обеспечивая при этом конфиденциальность и снижение интернет-подключения.
Применение спайковых нейронных сетей (SNN) для энергоэффективной обработки временных рядов
Использование онлайн-обучения в программном и аппаратном обеспечении SNN изучалось, но исследование техник непрерывного обучения в SNN с использованием методов без повторения ограничено.
Новое исследование команды из Университета Болоньи, Политехнического университета Турина, ETH Цюриха представляет передовую реализацию метода непрерывного обучения с использованием метода повторения для SNN, который эффективен по памяти и разработан для работы с устройствами с ограниченными ресурсами.
Их подход не только надежен, но и впечатляюще эффективен. Они используют две популярные конфигурации непрерывного обучения, Sample-Incremental и Class-Incremental CL, чтобы протестировать свой подход. Они целятся на приложение распознавания ключевых слов с использованием рекуррентных SNN. Используя сжатие совместно с выбором лучшего индекса повторения, необходимая память для данных повторения была уменьшена в 140 раз, с потерей точности всего до 4% по сравнению с наивным методом.
Эти результаты заложили основу нового метода непрерывного обучения на краю, который является энергоэффективным и точным.
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте Efficient Continual Learning for Spiking Neural Networks with Time-Domain Compression.
Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI. Определитесь, какие ключевые показатели эффективности (KPI) вы хотите улучшить с помощью ИИ.
Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI. На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на Telegram.
Попробуйте ИИ ассистент в продажах здесь. Этот ИИ ассистент в продажах помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от Flycode.ru.
