MIT华人助理教授新作：加快神经网络设计自动化的步伐

  新智元报道 来源：news.mit.edu作者：Rob Matheson  编辑：肖琴【新智元导读】MIT韩松等人团队开发了一种高效的神经结构搜索算法，可以为在特定硬件上自动设计快速运行的神经网络提供一个“按钮型”解决方案，算法设计和优化的机器学习模型比传统方法快200倍。使用算法自动设计神经网络是人工智能的一个新领域，而且算法设计的系统比人类工程师开发的系统更准确、更高效。但是这种所谓的神经结构搜索 (NAS) 技术在计算上非常昂贵。谷歌最近开发的最先进的NAS算法，它可以在一组 GPU 上运行，需要 48000 小时来生成一个用于图像分类和检测任务的卷积神经网络。当然了，谷歌拥有并行运行数百个GPU 和其他专用硬件的资金实力，但这对其他大部分人来说是遥不 ………………………………