Исследователи из России разработали стратегию, которая позволяет на несколько порядков ускорить обучение так называемых генеративных нейросетей, одной из форм искусственного интеллекта, и использовать их для создания более универсальных систем ИИ. Об этом во вторник сообщила пресс-служба НИУ ВШЭ.
«Ранее для адаптации генеративной нейросети для решения новых задач, к примеру, рисования портретов в стиле студии Pixar, мы дополнительно обучали почти все параметры, а это порядка 30 млн переменных. Нашей целью было уменьшить их число, так как мы понимали, что не имеет смысла обучать заново весь генератор, чтобы изменить только стиль изображения», - пояснил заведующий Центром глубинного обучения и байесовских методов НИУ ВШЭ (Москва) Дмитрий Ветров, чьи слова приводит пресс-служба вуза.