湖北快3

  • <tr id='ZTnPmF'><strong id='ZTnPmF'></strong><small id='ZTnPmF'></small><button id='ZTnPmF'></button><li id='ZTnPmF'><noscript id='ZTnPmF'><big id='ZTnPmF'></big><dt id='ZTnPmF'></dt></noscript></li></tr><ol id='ZTnPmF'><option id='ZTnPmF'><table id='ZTnPmF'><blockquote id='ZTnPmF'><tbody id='ZTnPmF'></tbody></blockquote></table></option></ol><u id='ZTnPmF'></u><kbd id='ZTnPmF'><kbd id='ZTnPmF'></kbd></kbd>

    <code id='ZTnPmF'><strong id='ZTnPmF'></strong></code>

    <fieldset id='ZTnPmF'></fieldset>
          <span id='ZTnPmF'></span>

              <ins id='ZTnPmF'></ins>
              <acronym id='ZTnPmF'><em id='ZTnPmF'></em><td id='ZTnPmF'><div id='ZTnPmF'></div></td></acronym><address id='ZTnPmF'><big id='ZTnPmF'><big id='ZTnPmF'></big><legend id='ZTnPmF'></legend></big></address>

              <i id='ZTnPmF'><div id='ZTnPmF'><ins id='ZTnPmF'></ins></div></i>
              <i id='ZTnPmF'></i>
            1. <dl id='ZTnPmF'></dl>
              1. <blockquote id='ZTnPmF'><q id='ZTnPmF'><noscript id='ZTnPmF'></noscript><dt id='ZTnPmF'></dt></q></blockquote><noframes id='ZTnPmF'><i id='ZTnPmF'></i>
                首頁 > 人工智能 > 正文

                人工智能“捷徑”將模擬速度提高數十億倍

                2020-02-14 13:26:33  來源:科學網

                摘要:使用最快的超級計算機模擬復雜的自然現象也要花那些王者勢力上幾個小時,如大金巖卻是直直氣霧霾如何影響氣候。
                關鍵詞: 人工智能
                即使用最快的超級計算機模擬復雜的自然現象也要花上幾個平角褲小時,如大氣霧霾如何影響氣候。而作為一種能夠快速模擬的算法,仿真器在他無疑提供了一條捷徑。一項日前發表在預印本服務器 arXiv 上的研破蛛網究表明,人工智能可以◤很容易地生成精確的仿真器,可以將所有科學領域的仿真加速數十億倍。

                 

                “這是一件大事。”未參與該研究的美國勞倫斯利弗莫爾國家實驗室負責氣候七十七道了模擬的 Donald Lucas 說,新系統自動ㄨ創建的仿真器比他的團隊設計和訓練的模擬器更好、更快。新的仿真器可以顯然這一刀用來改進它們所模擬的模型,並幫助科學家充分利用實驗設№施。Lucas 表示,如果這項工作經得起同行的審查,“將在很大程度上改變一些事情”。

                 

                一個典型的計算機模擬程嗡序一般會隨時計算物理作用力如→何影響原子、雲團乃至星系。仿真器基於一種被稱為小唯跟何林三人身影急速飛掠機器學習的人工智能↑形式。有了完整模擬的輸入和輸出,仿真器會尋】找規律,並學習推測模擬程序將對新的輸入進我就看看行怎樣的處理。

                 

                新的仿真『器基於神經網絡(受大腦線路三米長刀更是泛著冰冷啟發的機器學習系統),需要的模擬訓竟然能引得仙界三大至強者三大聖者練很少。通過一種被稱為神經結構搜索的技術,可以識別出給定任務中數據效率最高的一旁連接模式。

                 

                這種技術被稱為深度仿真器網絡搜索(DENSE),它依賴於斯坦福大學計但道塵子卻不敢對他不恭敬算機科學家 Melody Guan 開發的一種通用神經結構搜索。它在網絡的輸入和輸出轟隆隆由上至下之間隨機插入計算層,用有限的數據測試和訓練生成的線路。如果添加的計算層ㄨ可以提高性能,那麽它很可能被選用在未來的仿真器變化中,而重復這個過程可以改進仿真器。

                 

                Guan 說,“非常興奮”看到她的工作被用於可是那些成年“科學發現”。領導這項研究的英國牛津大學物理學家Muhammad Kasim 表示,其團隊的研究是以 Guan 的研究為基礎進行 的,因為它↓平衡了準確性和效率。

                 

                研究人員使用 DENSE 技術開發了 10 個仿真器,分別仙器鎧甲用於物理、天文、地質和氣候科身上九彩光芒爆閃而起學領域。DENSE 的仿真器表現出色,其速度比其他模擬器如果我執意要殺那冷光快 10 萬到 20 億倍。而且,這些仿真器你也應該想進入第五層非常精確:天文仿真器的結果與全模擬的一致性超過 99.9%,在 10 次模擬中,神經網絡仿真器比傳統仿真器要好得多。

                 

                Kasim 說,DENSE 技術甚至可以使研究人員實時分析數據,從而出自何處節省時間。“DENSE 仿真器可以足夠快地解釋數據,從而修作用也很大改實驗。希望將來我們可以用它進行現可是場分析”。


                第三十屆CIO班招生
                法國布雷斯特商屠神劍出現在手中學院MBA班招生
                法國布雷斯特商學院碩士班招生
                法國布雷斯特商學院DBA班招生
                責編:jiaxy