Организация Мицубиси Electric Корпорэйшн сообщила об образовании нового скоростного метода глубокого механического изучения, включающий функции логичного вывода для идентификации, узнавания и моделирования незнакомого на базе знаменитых прецедентов.
По словам создателей, их метод позволит облегчить реализацию механического изучения в машинах, индустриальных ботах и прочих дополнениях благодаря значительному понижению применения памяти и процессорного времени. Также, подчеркивается вероятность образования доступных решений для систем синтетического разума.
Мицубиси Electric
Мицубиси рассчитывает представить собственную подготовку в процессе Интернациональной пресс-конференции по обработке нейронной информации (ICONIP 2016), которая проходит в Киотском институте с 16 по 21 ноября. Также, работа будет размещена в газетном издании Lecture Notes in Computer Science.
bgr.com
По заявлению творцов подготовки, метод выигрывает по времени изучения, вычисляемой стоимости и условиям к памяти в 30 раз у типических систем синтетического разума. Умные логичные выводы высочайшего качества будет можно встроить прямо во вделываемые системы без потребности использовать компьютера и «тросёлое» сетевое оснащение. Классические методы глубокого механического изучения требуют возведения огромных нейронных сетей и огромного числа ресурсов, и в том числе очень много памяти.
По данным специалистов из компании Ernst & Young, рынок технологий синтетического разума в 2015 году составил около $35 млн. В 2016 году он увеличится ещё на 30 %.