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人工智能学家遇上脑科学家:“脑洞”究竟有多大

就像打了一剂强心针,当世界上第一台超越早期经典计算机的光量子计算机横空出世后,人们对人工智能时代的期待似乎有了更多的底气:超越经典的量子计算机已经有了,打败超级计算机的量子计算机还会远吗? 一旦后者实现,人类将再次以计算能力为傲,窥探人类大脑的奥秘,从而扫除人工智能研究的一大障碍。目前来看,面对人类大脑,这个虽然只有1.5公斤左右重,却拥有1011个神经元的家伙,让人类束手无策——要模拟整个大脑的计算能力,世界上目前任何一台计算机都难以胜任。 在近日由中国科学院学部主办,中国科学院自动化研究所等协办的“脑科学与人工智能”科学与技术前沿论坛上,就有不少业内人士提出这样的遐想:建设支持深度学习的新型计算机群,已成为一些人工智能研究的必然选择,那么人工智能研究究竟需不需要量子计算机那样的计算能力? “我们今天的科学家,尤其是计算机科学家,把‘计算’用得太狠了,对‘计算’的依赖甚至有些‘贪得无厌’了!”中国工程院院士、中国人工智能学会理事长李德毅却在论坛上给大家泼了冷水。在他看来,人工智能学者不能只盯着“计算认知”,一味要求“人脑”研究的步伐有多快,而要拿出更多的精力放在“记忆认知”和“交互认...

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网络压缩(network compression) 尽管深度神经网络取得了优异的性能,但巨大的计算和存储开销成为其部署在实际应用中的挑战。有研究表明,神经网络中的参数存在大量的冗余。因此,有许多工作致力于在保证准确率的同时降低网路复杂度。 低秩近似用低秩矩阵近似原有权重矩阵。例如,可以用SVD得到原矩阵的最优低秩近似,或用Toeplitz矩阵配合Krylov分解近似原矩阵。 剪枝(pruning) 在训练结束后,可以将一些不重要的神经元连接(可用权重数值大小衡量配合损失函数中的稀疏约束)或整个滤波器去除,之后进行若干轮微调。实际运行中,神经元连接级别的剪枝会使结果变得稀疏,不利于缓存优化和内存访问,有的需要专门设计配套的运行库。相比之下,滤波器级别的剪枝可直接运行在现有的运行库下,而滤波器级别的剪枝的关键是如何衡量滤波器的重要程度。例如

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