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游泳池计算的新突破:神经元少,计算速度最高提高100万倍

来源:河洛网    发布时间:2021-10-11     发布人:洛阳新闻网

预测复杂系统需要使用更多的神经元吗? 最新一期的《自然·; 在通讯》中,俄亥俄州立大学的研究者给出了否定的回答。 他们找到了将储备池的计算速度最多提高100万倍的方法,使用的神经元比原来少得多。

游泳池计算的新突破:神经元少,计算速度最高提高100万倍

在数学领域,有“动力系统”的概念。 该系统存在一定的规则,描述了钟摆摆动、管线中的水流、湖泊每年春季鱼类数量等几何空之间某一点的时间演化情况。

但是,动力系统就像天气一样,很难预测。 因为初期条件下的微小变化会引起整个系统长期的巨大连锁反应。 这就是蝴蝶效应,众所周知。

为了更好地预测动力系统的时间演化,相关研究者在本世纪初提出了一种叫做“储备池计算”的机器学习算法。 这是模仿人脑工作方式的计算方法,在预测动力系统演化方面非常有效,研究者也在这条路上不断改进。

最新一期的《自然·; 在《通讯》杂志上,美国俄亥俄州立大学的研究人员发表了在储备池计算研究方面的新进展。 这些研究人员表示,他们找到了一种新的方法,可以将储备池的计算速度提高33~100万倍,大幅减少所需的计算资源和数据输入。 他们把这种方法称为“新一代储备池计算”。

论文链接: https://www.nature.com/articles/s 41467-021-25801-2

该研究的一作兼通讯作者是俄亥俄州立大学物理系教授Daniel Gauthier。

合作者包括克拉克森大学电子计算机工程系教授Erik Bollt、俄亥俄州立大学物理学博士Aaron Griffith、俄亥俄州立大学物理学博士后Wendson Barbosa。

这项研究还得到了美国国防高等研究计划局( DARPA )的支持。

在对新方法的一次测试中,研究人员用台式计算机在不到一秒的时间内解决了复杂的计算问题。 要使用现在的SOTA技术解决这个问题,研究者需要使用超级计算机,需要更长的时间。

新一代储备池的计算:用更少的神经元进行更准确的预测

游泳池计算利用人工神经网络预测动力系统的演化。 研究人员将动力系统上的数据输入到神经网络内随机连接的人工神经元组成的“储备池”中。 该网络可以生成有用的输出,研究者可以解释其输出并给出反馈,从而构建越来越准确的进化预测系统。

系统越大、越复杂,预测的结果越准确,人工神经网络就越大,完成任务所需的计算资源和时间也就越多。 研究的主要作者美国俄亥俄州立大学物理学教授Daniel Gauthier说,这里的问题是,基于人工神经元的储备池是一个黑色的箱子,科学家们不知道其中发生了什么,只知道它会行得通

池计算的核心人工神经网络基于数学。 Gauthier先生是这样解释的。 “让数学家看看这些网络,告诉他们里面的各种组件在多大程度上是不可缺少的。 “”

在这项新的研究中,Gauthier和他的同事调查了这个问题,发现整个储备池计算系统大大简化了,对计算资源的需求大大减少了,节省了很多时间。

他们在蝶泳效应的发现者、被称为混沌理论之父的Edward Lorenz开发的与气象系统相关的预测任务中测试了这个概念。

在Lorenz预测任务中,研究者提出的新一代储备池计算技术明显优于目前的SOTA技术。 在一个桌面上进行的相对简单的模拟中,新系统的速度是当前型号的33~163倍。

但是,如果目标是实现great accuracy,则新一代储备池的计算将加快100万倍。 Gauthier说,新方法只需要28个神经元就能达到原来的4000个神经元所能达到的准确率。

速度加快的一个重要原因是,新一代池计算背后的“大脑”所需的warmup和训练比上一代池计算少得多。

Warmup是指作为输入被追加到储备池计算机中,必须为实际任务做准备的训练数据。 Gauthier说:“我们的新方法几乎不需要warm时间。” “现在,为了warmup,研究者必须放入1000、10000个或以上的数据点。 这些是实际工作中不需要的数据。 只需输入一个或两个或三个据点。 “”

如果研究人员准备训练和预测游泳池计算机,下一代系统所需的数据就会少很多。

在对Lorenz预测任务的测试中,研究人员使用了400个据点,得到了与上一代储备池计算机使用5000多个数据点时相同的结果(具体的数据点数取决于所需的精度)。

“令人惊讶的是,新一代储备池的计算从以前开始就采用了非常好的技术,从而大大提高了效率。 “他们计划将这项工作扩展到更复杂的计算问题上,例如流体力学的预测。

“这是一个非常困难的问题。 为了迅速解决这个问题,我想看看是否可以使用简单的池计算模型。 ”高氏说。

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