新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

一位來自俄羅斯的科學(xué)家開發(fā)了一種新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，并測試了其在識(shí)別手寫數(shù)字上的學(xué)習(xí)能力。網(wǎng)絡(luò)智能被混沌放大，分類準(zhǔn)確率達(dá)到96.3%。該網(wǎng)絡(luò)可用于具有少量 RAM 的微控制器，并嵌入到鞋子或冰箱等家居用品中，使其“智能”。這項(xiàng)研究發(fā)表在《電子》上。

今天，尋找新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以操作微控制器與少量的隨機(jī)訪問內(nèi)存（RAM）是特別重要的。為了進(jìn)行比較，在普通現(xiàn)代計(jì)算機(jī)中，隨機(jī)訪問內(nèi)存以千兆字節(jié)為單位計(jì)算。盡管微控制器的處理能力比筆記本電腦和智能手機(jī)要小得多，但它們體積更小，可以與家用物品進(jìn)行接口。智能門、冰箱、鞋子、眼鏡、水壺和咖啡壺為所謂的環(huán)境智能奠定了基礎(chǔ)。這個(gè)詞表示一個(gè)互聯(lián)的智能設(shè)備的環(huán)境。

環(huán)境智能的一個(gè)例子是智能家居。內(nèi)存有限的設(shè)備無法存儲(chǔ)大量密鑰，用于安全數(shù)據(jù)傳輸和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)置陣列。它阻止將人工智能引入物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，因?yàn)樗鼈內(nèi)狈λ璧挠?jì)算能力。但是，人工智能將使智能設(shè)備在分析和決策上花費(fèi)更少的時(shí)間，更好地了解用戶，并友好地幫助他們。因此，在創(chuàng)造環(huán)境情報(bào)方面，例如在保健領(lǐng)域，可以出現(xiàn)許多新的機(jī)會(huì)。

俄羅斯彼得羅扎沃茨克州立大學(xué)的安德烈·維利奇科（Andrei Velichko）創(chuàng)建了一種新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，允許高效使用少量 RAM，為將低功耗設(shè)備引入物聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)造了機(jī)會(huì)。網(wǎng)絡(luò)稱為 LogNNet，是一個(gè)饋送神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其中信號(hào)僅從輸入定向到輸出。它對傳入信號(hào)使用確定性混沌濾波器。系統(tǒng)隨機(jī)混合輸入信息，但同時(shí)從最初不可見的信息中提取有價(jià)值的數(shù)據(jù)。儲(chǔ)層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也使用類似的機(jī)制。為了產(chǎn)生混沌，應(yīng)用了一個(gè)簡單的邏輯映射方程，其中下一個(gè)值是根據(jù)前一個(gè)值計(jì)算的。該方程通常用于人口生物學(xué)，并作為計(jì)算混沌值序列的簡單方程的示例。這樣，簡單方程存儲(chǔ)處理器計(jì)算的無限隨機(jī)數(shù)集，網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)使用它們并消耗更少的 RAM。

安德烈·維利奇科

這位科學(xué)家在 MNIST 數(shù)據(jù)庫中的手寫數(shù)字識(shí)別上測試了他的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，該數(shù)據(jù)庫被認(rèn)為是訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別圖像的標(biāo)準(zhǔn)。該數(shù)據(jù)庫包含 70，000 多個(gè)手寫數(shù)字。其中6萬個(gè)用于訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，另外10，000個(gè)用于網(wǎng)絡(luò)測試。網(wǎng)絡(luò)中的神經(jīng)元和混亂性越多，識(shí)別圖像的越好。網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)的最大精度為96.3%，而開發(fā)的體系結(jié)構(gòu)使用的 RAM 不超過 29 KB。此外，LogNNet 在 1-2kB 范圍內(nèi)使用非常小的 RAM 尺寸展示了有希望的結(jié)果。微型控制器，Atmega328，可以嵌入到智能門，甚至智能鞋墊，具有大致相同的內(nèi)存量。

“由于這一發(fā)展，物聯(lián)網(wǎng)的新機(jī)遇正在打開，因?yàn)槿魏闻鋫涞凸奈⑿涂刂破鞯脑O(shè)備都可以使用人工智能供電。這樣，就為智能處理外圍設(shè)備上的信息而打開一條路徑，而無需將數(shù)據(jù)發(fā)送到云服務(wù)，從而改進(jìn)了智能家居等操作。這是彼得羅扎沃茨克州立大學(xué)的科學(xué)家積極研究的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)發(fā)展的重要貢獻(xiàn)。此外，這項(xiàng)研究還概述了研究混亂對人工智能影響的替代方法，”安德烈·維利奇科說。

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