人工智慧:Google DeepMind 創造可微分神經計算機

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【博聞社】名叫神經網路的人工智慧演算法完全依賴於基於現有訓練模型的模式識別,它不具有額外的記憶去儲存和獲取信息。

現在,Google旗下的人工智慧公司DeepMind創造了可微分神經計算機(differentiable neural computer,DNC),改進機器學習的能力,給予神經網路額外的記憶儲存以後使用的信息。研究報告發表在本周出版的《自然》期刊上。

DNC能在沒有先驗知識的情況下解決各種小規模問題,比如在兩個相距遙遠的倫敦地鐵車站之間規劃最佳路線,或者釐清家譜上親屬之間的關係。

DNC可以訪問之前不兼容的外部數據。「麻煩在於,神經網路中的記憶被綁定在計算內部,這使得它相當脆弱,難以擴展,」

DNC項目負責人Alex Graves表示。「我們得出結論,使其更強大的方法是分離記憶,以便我們可以擴展它,而不會影響處理器。」

斯坦福大學心智、腦和計算中心主任Jay McClelland稱DeepMind的這篇論文是「人工智慧研究中非常有意思的重要里程碑」。

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