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人工智能本質(zhì)上是一場(chǎng)數(shù)字游戲。10年前，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開始超越傳統(tǒng)算法時(shí)，表明我們已經(jīng)有足夠的算力去創(chuàng)造人工智能。

國(guó)外科學(xué)家創(chuàng)造“超網(wǎng)絡(luò)”，用于開發(fā)人工智能的“人工智能”

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今天的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)數(shù)據(jù)的渴望超乎想象，訓(xùn)練他們，需要仔細(xì)調(diào)整特征中數(shù)百萬，甚至數(shù)十億參數(shù)的值，要想達(dá)到理想的程度并不容易。訓(xùn)練可能需要幾天、幾周甚至幾個(gè)月的時(shí)間。
不過，這一點(diǎn)可能很快就會(huì)發(fā)生改變。
加拿大圭爾夫大學(xué)的Boris Knyazev和他的同事，設(shè)計(jì)并訓(xùn)練了一個(gè)“超網(wǎng)絡(luò)”，它可以加快神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程。給定一個(gè)為某個(gè)任務(wù)而設(shè)計(jì)的，完全沒有經(jīng)過訓(xùn)練的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，超網(wǎng)絡(luò)可以在幾分之一秒內(nèi)，預(yù)測(cè)新網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)，理論上新的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完全不需要經(jīng)過訓(xùn)練。

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由于超網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)中極其復(fù)雜的模式，也被業(yè)內(nèi)人士稱為“用于開發(fā)人工智能的人工智能。”
目前，超網(wǎng)絡(luò)在某些環(huán)境下表現(xiàn)極佳，但準(zhǔn)確率上，它仍然有很大的優(yōu)化空間。
在CIFAR-10圖像數(shù)據(jù)集上，超網(wǎng)絡(luò)（GHN-2）在分布式架構(gòu)上的平均準(zhǔn)確率為66.7%，接近使用2500次SGD迭代訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)所達(dá)到的69.2%的平坤準(zhǔn)確率。對(duì)于分布式架構(gòu)，GHN-2表現(xiàn)出人意料的好，達(dá)到約60%的準(zhǔn)確率。
但是，在ImageNet上表現(xiàn)則比較糟糕，這是一個(gè)比較大的圖像數(shù)據(jù)集，GHN-2的準(zhǔn)確率只有27.2% 。盡管如此，這與使用5000步SGD訓(xùn)練的相同網(wǎng)絡(luò)的25.6%的平均準(zhǔn)確率要高一些。當(dāng)然，如果繼續(xù)使用SGD，付出更大的成本可以獲得95%的準(zhǔn)確率。不過，GHN-2在不到一秒的時(shí)間內(nèi)，便能做出預(yù)測(cè)，比SGD要快10000倍。
“超網(wǎng)絡(luò)”并非憑空設(shè)計(jì)，它的靈感來自圖超網(wǎng)絡(luò) 。
目前，訓(xùn)練和優(yōu)化深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最好方法是隨機(jī)梯度下降法。但這種方法只有在有網(wǎng)絡(luò)需要優(yōu)化時(shí)才有效。如果是構(gòu)建最初的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，一般是由輸入到輸入多層人工神經(jīng)元組成，只能依賴工程師的直覺和經(jīng)驗(yàn) 。

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為了解決這個(gè)問題，2018年，Ren、Chris Zhang、Raquel Urtasun三名科學(xué)家設(shè)計(jì)了圖超網(wǎng)絡(luò)（GHN）。它可以在給定一組候選架構(gòu)的情況下，找到解決某些任務(wù)的最佳深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu) 。
超網(wǎng)絡(luò)便是基于GHN優(yōu)化而來，創(chuàng)造者Knyazev將超網(wǎng)絡(luò)命名為“GHN-2” 。不過因?yàn)镚HN并沒有開源，Knyazev團(tuán)隊(duì)還是從頭開始編寫自己的軟件，并沒有抄襲GHN的源碼。

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Knyazev團(tuán)隊(duì)取得了一些成功，但他覺得這一方式可能會(huì)遭到機(jī)器學(xué)習(xí)社區(qū)的反對(duì)，因?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)從業(yè)者更喜歡手工設(shè)計(jì)算法，而不是基于神秘的深度網(wǎng)絡(luò) 。

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