Зараз навчання нейромереж – це процес досить дорогий і дуже трудомісткий. Щоб «машина» змогла чогось навчитися, їй потрібно показувати величезну кількість прикладів. Наприклад, щоб нейромережа змогла розпізнавати коня, їй необхідно показувати близько 60 тисяч зображень коня в різних позиціях. Новий метод дозволить істотно прискорити цей процес, а значить – зробити його більш дешевим і ефективним. Про це пише technologyreview.com.
Виходячи з опису методу, яким поділилися інженери канадського Університету Ватерлоо, нейромережі буде достатньо одноразового навчання. Автори назвали свою методику «менше одного» і показали принцип її роботи на прикладі звичайних рукописних цифр.
Припустимо, є цифра 3. Вона трохи схожа на 8 і 0, але зовсім не схожа на 7. Нейромережа в звичайній ситуації намагається підібрати всі особливості, характерні саме для 3, але не характерні, припустимо, для 8. Щоб спростити процедуру навчання, інженери пропонують не «говорити» нейромережі, що цифра 3 – це тільки цифра 3 і нічого більше. Замість цього вони вказують, що ось це зображення на 60% цифра 3, на 30% цифра 8 і на 10% цифра 0.
Автори нової системи також провели тестування свого методу на моделі kNN. Вона класифікує об’єкти на базі сусідніх ознак і використовує графічний підхід. Результат тесту був позитивний, проте при розробці більш складних алгоритмів вся процедура такого навчання стане більш скрутною. На даний момент автори активно працюють над подальшим спрощенням своєї системи. Якщо все вийде, це дасть можливість дуже сильно спростити навчання нейромереж в будь-яких областях, де вони застосовуються.
