Hirdetés

Keresés

Új hozzászólás Aktív témák

  • Maverick14

    tag

    válasz cwn #69 üzenetére

    Hagyományos mikroprocesszoron is azoknak a neurális hálóknak a szimulációi fognak jól menni aminek az adatai beférnek az L2 cache-be. Az igazi kihívás az, hogy nagyobb adathalmaz esetén úgy alakítsd ki az algoritmusod adatfolyamát, hogy ne veszíts a sebességből a szűkebb memória sávszélesség miatt.
    Én Celluláris Neurális Hálózatot (CNN) szimuláltam Cell-en, ez egy lokálisan összekötött hálózat, ott meg lehetett oldani úgy a dolgot hogy mindig csak a cellatömb néhány sorát tároltam az SPE memóriájában. A sorok betöltését és az eredmény kimentését ügyesen át lehet lapolni a cellák állapotának kiszámolásával.
    A neurális hálóknak hatalmas irodalma van én csak a CNN-es részt ismerem valamennyire abból is a különféle platformokon történő megvalósítással foglalkozom. Szóval azt tudom javasolni hogy keress egy neurális háló modellt ami jól illeszkedik az adott feladathoz és ha használhatónak de lassú akkor foglalkozz a gyorsításával akár Cell-en, GPU-n vagy FPGA-n.

  • emvy

    félisten

    válasz cwn #69 üzenetére

    Na igen, kb. errol van szo -- nincs olyan architektura jelenleg, ami valoban parhuzamosan tudna neuralis halot futtatni. A 'gyors' algoritmusok arrol szolnak, hogy az aktivitasok propagacioja nagyon gyors (e.g. a matrixmuveletek), de ahogy a matrix kilog, baj van -- es alapesetben ugye ez azt jelenti, hogy olyan 1000 neuron nagysagrendben kezdodnek a problemak.

    Ha valakinek van kedve ezen gondolkozni, akkor szoljon, rendes penzeket lehetne erre szerezni.

    Robotok mozgasvezerleset onmagaban nem igazan praktikus haloval megoldani szerintem, de jatszani jopofa dolog. (Konkretan a kontroll erdekel, azaz a mozgastervezes, vagy az intelligencia resze?)

Új hozzászólás Aktív témák