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ニューロンの発火や値の伝搬を実数値とかで計算するより、0/1だけとかで計算した方が速いから、そんな感じに計算をはしょりつつ、普通のニューラルネットと同じぐらいの性能を出せないかと工夫する研究も流行ってると聞くけど、まあ、違うだろうね。
普通のニューラルネットワークで1000本ノックみたいに練習して学習させるのを、0/1の間を一瞬で最適化する量子アニーリングで学習させるんだよ
たぶん
ニューラルネットだと、8ビットの情報処理が要らない部分も多いので。64ビット浮動小数を16ビット固定小数にしたらどうかとか、8ビットではどうかとかあれこれ。
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アレゲは一日にしてならず -- アレゲ見習い
量子化された値を使うニューラルネットワーク (スコア:0)
ニューロンの発火や値の伝搬を実数値とかで計算するより、0/1だけとかで計算した方が速いから、そんな感じに計算をはしょりつつ、普通のニューラルネットと同じぐらいの性能を出せないかと工夫する研究も流行ってると聞くけど、まあ、違うだろうね。
Re:量子化された値を使うニューラルネットワーク (スコア:0)
それって例えば8ビットの情報処理するのにニューロン8個必要になって結局総計算量変わんないんじゃないの…
Re:量子化された値を使うニューラルネットワーク (スコア:1)
普通のニューラルネットワークで1000本ノックみたいに練習して学習させるのを、
0/1の間を一瞬で最適化する量子アニーリングで学習させるんだよ
たぶん
Re: (スコア:0)
ニューラルネットだと、8ビットの情報処理が要らない部分も多いので。64ビット浮動小数を16ビット固定小数にしたらどうかとか、8ビットではどうかとかあれこれ。