Исследователи визуализировали вычисления нейронной сети

в 14:42, , рубрики: Graphcore, визуализация, искусственный интеллект, машинное обучение. нейросети, Научно-популярное, нейронные сети, метки: ,

Исследователи визуализировали вычисления нейронной сети - 1
Визуализация цикла обучения нейронной сети

Команда инженеров проекта Graphcore построила графы активности узлов нейронной сети и их связи в процессе обучения по распознаванию образов, о чем исследователи рассказали в своем блоге.

Изображение выше демонстрирует полный цикл обучения и распознавания нейронной сети Microsoft Research RESNET-34 в декабре 2016 года. Саму систему развернули на базе IPU — интеллектуального графического процессора, как его называют создатели, еще в середине 2016 года. Полученные данные раскрасили для того, чтобы выделить различную плотность вычислений, производящиеся нейронной сетью.

Все полученные исследователями изображения оказались не только весьма сложными, но и пугающе схожими с реальными биологическими объектами. Целью инженеров было наглядно показать, что происходит внутри нейронной сети и почему даже некоторых ученых принцип их работы ставит в тупик.

Построенные Graphcore изображения представляют из себя технические графики нейронной сети RESNET производства Microsoft. В 2015 году RESNET выиграла соревнования по распознаванию изображений под названием ImageNet.

Следующее изображение было получено после проведения 50 циклов тренировки нейронной сети Graphcore по распознаванию изображений:

image

IPU-система Graphcore работает при помощи фреймворка Poplar. Фреймворк написан на C++ и ориентирован на работу с графами в ходе машинного обучения нейронной сети. Библиотеки Poplar является open source-разработкой, которые в перспективе можно будет применять в связке с TensorFlow и MXNet, которые смогут практически «из коробки» работать с IPU Graphcore. Набор инструментов отладки и анализа можно настраивать с использованием как C++, так и Python.

IPU Graphcore применим не только для распознавания изображений, но и для обработки большого массива данных. Например, разработчики приводят визуализацию процесса обработки астрофизических данных на своем IPU под управлением нейронной сети:

image

Или вот изображение глубинной нейронной сети AlexNet, построенной с использованием TensorFlow:

image

AlexNet также является победителем ImageNet, но 2012 года. Для сравнения дается структура нейронной сети на базе Microsoft Research RESNET:

image

IPU разрабатывался специально для работы с нейронными сетями, и разработчики надеются, что результат их трудов положит начало новому этапу в машинном обучении. Команда Graphcore отмечает большую эффективность сетей на IPU, а также большую, чем у конкурентов, скорость обучения.

Автор: ragequit

Источник

Поделиться

* - обязательные к заполнению поля