Mo.bi - Crypto Currency Tracker logo Mo.bi - Crypto Currency Tracker logo
Forklog 2021-08-04 14:37:03

DeepMind разработала универсальную архитектуру для создания искусственного интеллекта

Специалисты лаборатории DeepMind создали универсальную архитектуру Perceiver IO для обработки всех типов входных и выходных данных. To tackle all the challenges we meet while solving intelligence, we need tools that are as adaptable as possible. Announcing the paper & code for Perceiver IO, an architecture that handles a wide range of data and tasks, all while scaling gracefully: https://t.co/9UU9b6276q 1/4 pic.twitter.com/PO9JSHt7yL— DeepMind (@DeepMind) August 3, 2021 В ее основе — оригинальная модель Perceiver, представленная в июне 2021 года. Она обрабатывает изображения, аудио, видео и их комбинации, однако ограничивается задачами с простыми выходными данными, такими как классификация. Для решения этой проблемы исследователи создали более общую версию архитектуры — Perceiver IO. Она может выдавать широкий спектр выходных данных из разнообразия входящей информации, что делает ее применимой к таким областям, как обработка естественного языка, компьютерное зрение и мультимодальное понимание. Результаты оценки оптического потока или отслеживания движения всех пикселей изображения с помощью Perceiver IO. Цвет каждого пикселя показывает направление и скорость движения. Данные. DeepMind. Perceiver и Perceiver IO построены на архитектуре трансформеров, которые хорошо работают для входных данных, содержащих нескольких тысяч элементов. Однако, по словам исследователей, изображения, аудио и видео могут содержать миллионы таких элементов. «С помощью оригинального Perceiver мы решили главную проблему универсальной архитектуры: масштабирование трансформеров на очень большие входные данные без введения допущений, специфичных для предметной области», — говорится в блоге. Исследователи также считают, что Perceiver IO может достичь беспрецедентного уровня универсальности. Они опубликовали исходный код архитектуры на GitHub и надеются, что это поможет исследователям и практикам разрабатывать приложения без необходимости тратить ресурсы на создание индивидуальных решений с использованием специализированных систем. Напомним, в конце июля DeepMind представила обширную игровую среду XLand для обучения универсальных агентов искусственного интеллекта. В июле специалисты ИИ-лаборатории собрали и опубликовали самую полную базу данных белковых структур человека, созданную нейронной сетью AlphaFold. В июне ученые из DeepMind заявили, что для достижения общего искусственного интеллекта достаточно обучения с подкреплением. Подписывайтесь на новости ForkLog в Telegram: ForkLog AI — все новости из мира ИИ!

Read the Disclaimer : All content provided herein our website, hyperlinked sites, associated applications, forums, blogs, social media accounts and other platforms (“Site”) is for your general information only, procured from third party sources. We make no warranties of any kind in relation to our content, including but not limited to accuracy and updatedness. No part of the content that we provide constitutes financial advice, legal advice or any other form of advice meant for your specific reliance for any purpose. Any use or reliance on our content is solely at your own risk and discretion. You should conduct your own research, review, analyse and verify our content before relying on them. Trading is a highly risky activity that can lead to major losses, please therefore consult your financial advisor before making any decision. No content on our Site is meant to be a solicitation or offer.