«`html
Нейронный поиск архитектуры (NAS): прорывное решение для TinyML классификации временных рядов
Нейронный поиск архитектуры (NAS) представляет собой мощный инструмент для автоматизации проектирования архитектур нейронных сетей, обладающий явным преимуществом по сравнению с ручными методами разработки. Он значительно сокращает время и усилия экспертов, необходимые для разработки архитектур. Однако традиционный NAS сталкивается с серьезными вызовами из-за зависимости от обширных вычислительных ресурсов, особенно графических процессоров (GPU), для навигации по большим пространствам поиска и определения оптимальных архитектур.
Решение проблемы
Для решения этих проблем были предложены методы аппаратно-ориентированного NAS (HW NAS), учитывающие ограниченность ресурсов устройств. Однако эти методы по-прежнему используют GPU для оптимизации модели, что снижает их доступность. В области TinyML популярностью пользуются такие фреймворки, как MCUNet и MicroNets, но и они требуют значительных ресурсов GPU. Недавние исследования представили методы аппаратно-ориентированного NAS, оптимизированные для CPU для маленьких сверточных нейронных сетей, но они имеют свои ограничения.
Команда исследователей из Индийского института технологий Кхарагпур предложила TinyTNAS — передовой аппаратно-ориентированный инструмент поиска многокритериальной нейронной архитектуры, специально разработанный для классификации временных рядов в области TinyML. TinyTNAS эффективно работает на CPU, что делает его более доступным и практичным для широкого круга приложений. Он позволяет пользователям определять ограничения для оперативной памяти, флэш-памяти и операций MAC для обнаружения оптимальных архитектур нейронных сетей в пределах этих параметров.
Практическое применение
Архитектура TinyTNAS разработана для работы с различными наборами данных временных рядов, демонстрируя свою универсальность в областях образа жизни, здравоохранения и взаимодействия человека с компьютером. Результаты подтверждают выдающуюся производительность TinyTNAS на всех пяти наборах данных, достигая значительного сокращения использования ресурсов и обеспечивая высокую точность. Данные результаты подтверждают эффективность TinyTNAS в оптимизации архитектур нейронных сетей для ресурсоограниченных приложений TinyML.
Внедрение ИИ в бизнес
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте TinyTNAS: A Groundbreaking Hardware-Aware NAS Tool for TinyML Time Series Classification. Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу, определите моменты применения автоматизации, выберите подходящее решение и внедряйте его постепенно, анализируя результаты и опыт.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на https://t.me/itinai. Следите за новостями об ИИ в нашем Телеграм-канале https://t.me/aisalesbotnews.
Попробуйте AI Sales Bot на сайте saile.ru. Это AI ассистент для продаж, который помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж и снижать нагрузку на первую линию.
«`
