Αναζήτηση

Πλοήγηση

• Κοινότητες
• Συγγραφείς
• Έτος
• Τίτλοι
• Θέματα

Ο Χώρος μου

• Είσοδος

Εξερεύνηση σχεδιαστικού χώρου για επιτάχυνση μεθόδων συνεχούς μάθησης συνελικτικών νευρωνικών δικτύων σε υλικό υπολογιστών (Hardware)

Perakis Emmanouil

Πλήρης Εγγραφή

---

Περίληψη

Η Τεχνητή Νοημοσύνη (ΤΝ) και η Μηχανική Μάθηση (ΜΜ) έχουν δει αναμφισβήτητη πρόοδο τα τελευταία χρόνια, βρίσκοντας χρήση σε διάφορους κλάδους από την ιατρική και τα μηχανήματα που χρησιμοποιούνται στη βιομηχανία μέχρι την Ανάλυση Δεδομένων και το Διαδίκτυο των Πραγμάτων (IoT). Ένας τρόπος με τον οποίο η Μηχανική Μάθηση στην άκρη αποτυγχάνει είναι το να μάθει από νέα, πρωτοφανή δεδομένα, χωρίς να έχει πρόσβαση σε προηγούμενα δεδομένα. Αν μέινει όπως είναι, τότε η προσπάθεια εκμάθησης νέων κλάσεων οδηγεί σε ένα φαινόμενο που ονομάζεται καταστροφική λήθη. Εκπαιδεύοντας ένας ταξινομητή ο οποίος είναι διαχωρισμένος από τις παραμέτρους ενός δικτύου το μοντέλο μπορεί να μάθει νέες εργασίες χωρίς να ξεχνάει τις προηγούμενες, και όλα αυτά σε χρόνο συμπερασμού. Εδώ είναι που "εισέρχεται στην εξίσωση" η Συνεχής Μάθηση, και σημαντικότερα για τη συγκεκριμένη διατριβή, η Εισρέουσα Γραμμική Διακριτική Ανάλυση. Σε αυτή τη διατριβή ένας επιταχυντής για την προαναφερθείσα μέθοδο υλοποιήθηκε και κατέβηκε σε συσκευή Προγραμματιζόμενη Συστοιχία Πυλών Πεδίου και συγρίθηκε με άλλες πλατφόρμες όπως μοντέρνoυς επεξεργαστές και Επξεργαστικές Μονάδες Γραφικών. O επιταχυντής επιτυγχάνει, σε αριθμητική σταθερής υποδιαστολής, καθυστέρηση που είναι δύο τάξεις μεγέθους χαμηλότερη ακόμα και από Επξεργαστικές Μονάδες Γραφικών αλλά ταυτόχρονα είναι εκατοντάδες φορές πιο ενεργειακά αποδοτικός. Η βελτίωση στην καθυστέρηση, σε αριθμητική κινητής υποδιαστολής είναι πολύ μικρότερη αλλά συγκρίσημη με σύγχρονες συσκευές παράλληλα διατηρώντας την ενεργειακή απόδοση.

Διαθέσιμα αρχεία

Υπηρεσίες