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スタンフォードの研究者たちは「CORNN」という機械学習手法を紹介します：大規模な脳神経記録のリアルタイム分析のためのものです

技術の進歩により、神経科学の研究分野では新たな時代を迎えました。この非凡な力により、生物の脳機能と行動の微妙な関係をより深く理解することが可能になりました。神経科学の研究では、ニューロンのダイナミクスと計算機能の間に重要なつながりがあります。科学者たちは、光学的または電気生理学的な画像化技術によって取得された大規模なニューラルレコーディングを使用して、ニューロン集団ダイナミクスの計算構造を理解するためにこれらを利用します。近年、さまざまな記録法の新しい進展により、より多くの細胞を記録し操作する能力が向上しました。その結果、さまざまな記録手法によって生成される巨大なデータセットを効率的に分析できる理論的および計算的ツールの必要性が高まっています。特に単一の細胞や小規模な細胞グループを記録する場合、手動で構築されたネットワークモデルが使用されてきましたが、これらのモデルは現代の神経科学で生成される大規模なデータセットを管理するのは困難でした。これらの大規模なデータセットから計算原理を導くために、研究者たちはデータ制約再帰ニューラルネットワーク（dRNN）をトレーニングするためのアイデアを提案しました。その目的は、リアルタイムでこのトレーニングを行い、医療応用や研究手法において単一細胞の分解能で治療をモデル化・調節することで特定の動物行動タイプに影響を与えることです。しかし、現在のdRNNトレーニング方法の限定的なスケーラビリティと効率の低さは、広範な脳レコーディングの分析を妨げる障害となっています。これらの課題を克服するために、研究チームはConvex Optimisation of Recurrent Neural Networks（CORNN）という独自のトレーニング技術を提案しました。CORNNは従来の最適化技術の非効率性を排除することで、トレーニングの速度とスケーラビリティを向上させることを目指しています。シミュレートされた記録調査において、CORNNは従来の最適化技術に比べてトレーニング速度が約100倍速く、モデリングの正確性を損なうことなく、むしろ向上させる結果を示しています。研究者たちは、CORNNの有効性を、タイミング応答や3ビットフリップフロップの実行など、基本的な操作を行う数千の細胞が含まれるシミュレーションを使用して評価しました。これは、CORNNが複雑なニューラルネットワークのジョブを処理する能力の高さを示しています。研究者たちはまた、CORNNがアトラクタ構造とネットワークダイナミクスを再現する能力が非常にロバストであることを示しています。CORNNは、ニューラルタイムスケールの食い違いや、観測されるニューロンの極度のサブサンプリング、またはジェネレータと推論モデルの非互換性などの障害に直面しても、正確かつ信頼性のある結果を生み出す能力を示しています。結論として、CORNNは通常のコンピュータ上で数百万のパラメータを持つdRNNをサブミニットの処理速度でトレーニングすることができるため、その重要性は大きいです。この達成は、広範なニューロン記録によって制限されるリアルタイムネットワーク再現への重要な第一歩を示しています。CORNNによって大規模なニューラルデータセットのより速く、よりスケーラブルな研究が可能になることで、ニューラルコンピューティングの理解が向上する可能性を秘めた強力な計算ツールとしての位置づけがされています。

パレート、パワーロー、そしてファットテール

統計はデータサイエンスと分析の基盤ですそれは複雑な問題に客観的に答えるための強力なツールボックスを提供してくれますしかし、私たちのお気に入りの統計ツールの多くは、...の時に無力となります

(パイソンでグラディエントこうかアニメーションをさくせいする)

「私がブログ記事でポイントを説明するために勾配降下法のアニメーションを作成した方法を教えてくださいそれをやったことでより多くのPythonを学び、新しいスキルを習得することができました」

データサイエンティストのツールボックス：解析

多くのデータサイエンティストにとって、複雑なドキュメントを使いやすいデータに変換することは一般的な問題です複雑なドキュメントを見て、データを変換するための異なる方法を探ってみましょうルール1：怠け者であること...

数学的な問題解決におけるLLMの潜在能力を開発するための研究

人工知能の進化する風景において、GPT-4やPaLM 2などの最も進んだLLMたちも、複雑な数学問題を解決する際に困難に直面していますGoogleとYaleの研究者による最近の研究は、LLMがこれらのハードルを乗り越えて大幅に改善する方法について明らかにすることを期待しています...

安全ループに会いましょう：複雑なAIタスクのパフォーマンスを向上させるために少ないエネルギーを必要とするディープラーニングアクセラレータの最適な設計を特定するためのAIパワード検索ツール

ディープラーニングは、医療、音声認識、ビデオ分析など、さまざまなアプリケーションでディープニューラルネットワーク（DNN）の急速な普及を目撃しています。このDNNの利用の急増に伴い、機密データを保護し最適なパフォーマンスを確保するために強化されたセキュリティ対策が必要となっています。現在の研究は主に、中央処理装置（CPU）上でのDNNの実行環境のセキュリティを重視していますが、ハードウェアアクセラレータの登場により、これらの先進的なアーキテクチャに固有のセキュリティ上の考慮事項と処理の要求を対応するために特別に設計されたツールの重要性が強調されています。この分野では、特定の文脈内では効果的ですが、現在のソリューションはよりダイナミックかつ多様なハードウェア構成への対応が必要とされます。このギャップを認識し、MITの先駆的な研究チームがセキュアループを導入し、暗号エンジンが装備されたさまざまなDNNアクセラレータを考慮して精緻に設計された高度な設計空間探索ツールを紹介しました。この画期的なツールは、オンチップ計算、オフチップメモリアクセス、暗号操作の統合に伴うクロスレイヤーの相互作用を含むさまざまな要素の相互作用を精緻に考慮した包括的なソリューションです。セキュアループは、オフチップデータアクセスごとに関連する暗号オーバーヘッドを緻密に考慮した最新のスケジューリング検索エンジンを統合し、モジュラ算術技術の熟練した適用により各層の認証ブロック割り当てを最適化します。さらに、セキュアループ内にシミュレーテッドアニーリングアルゴリズムを組み込むことで、クロスレイヤーの最適化をスムーズに行い、セキュアなDNN設計の全体的な効率とパフォーマンスを著しく向上させます。比較パフォーマンス評価は、セキュアループが従来のスケジューリングツールに比べて33.2％の速度向上と、セキュアなDNN設計のエネルギーアプローダクトを50.2％改善するという類まれな優位性を示しています。セキュアループの導入は、既存のツールとDNNアクセラレータの広がりにわたるハードウェア構成におけるセキュリティとパフォーマンスの総合的なソリューションの需要とのギャップを効果的に埋める画期的なマイルストーンです。この研究で示された類まれな進歩は、セキュアループがセキュアなDNN環境の実行を最適化するだけでなく、セキュアコンピューティングとディープラーニングの広範な領域内での将来の進歩と革新の基礎を築いています。セキュアかつ効率的な処理の需要がさらに高まる中、SecureLoopなどの先駆的なツールの開発は、研究者がセキュアコンピューティングとディープラーニングアプリケーションのフロンティアを推進するための忘れ難い貢献の証です。記事「Meet SecureLoop: An AI-Powered Search Tool to Identify an Optimal Design for a Deep Learning Accelerator that can Boost the…

Amazon SageMakerの自動モデルチューニングを使用したハイパーパラメータ最適化の高度なテクニックを探求してください

「高性能な機械学習（ML）ソリューションを作るためには、トレーニングパラメータであるハイパーパラメータを探索し最適化することが重要ですハイパーパラメータは、学習率、バッチサイズ、正規化の強度など、特定のモデルやタスクに応じて調整するためのつまみやダイヤルですハイパーパラメータの探索は、系統的に変化させながら行われます...」

マーケティングキャンペーンを改善する革新的なテクノロジートレンド

最新のマーケティング技術のトレンドを学び、それらがより良い結果をもたらす方法を学びましょうマーケティングキャンペーンの成功を保証するための新しい戦略を探求しましょう！

Tech

「LLMの評価にLLMを使用する」

ChatGPTには何百万もの異なる方法で行動するように頼むことができます栄養士や言語講師、医者などとしての役割も果たしますOpenAI APIの上で多くのデモや製品がリリースされるのは驚くことではありませんしかし...

スケーリングダウン、スケーリングアップ：モデルの量子化での生成AIのマスタリング

紹介人工知能の進化する風景の中で、生成型AIは確実に革新の中核となってきました。これらの高度なモデルは、芸術の創造、テキストの生成、医療画像の向上などに使用され、驚くほどリアルで創造的な結果を生み出すことで知られています。ただし、生成型AIの力は、モデルサイズと計算要件を必要とします。生成型AIモデルが複雑さとサイズを増すと、より多くの計算リソースとストレージ容量を要求します。これは特に、これらのモデルをエッジデバイスやリソース制約のある環境に展開する際には大きな障害となる場合があります。ここで、モデル量子化を使用する生成型AIが登場し、品質を犠牲にすることなくこれら巨大なモデルを縮小する方法を提供します。出典 – Qualcomm 学習目標生成型AIの文脈におけるモデル量子化の概念を理解する。モデル量子化の実装に関連する利点と課題を探索する。芸術の生成、医療画像、テキスト作成における量子化された生成型AIモデルの実世界の応用について学ぶ。 TensorFlow LiteとPyTorchのダイナミック量子化を使用したモデル量子化のためのコードスニペットに関する洞察を得る。この記事はデータサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。モデル量子化の理解出典 – Youtube.com 簡単に言えば、モデル量子化は、モデルのパラメータの数値の精度を低下させます。ディープラーニングモデルでは、ニューラルネットワークはしばしば高精度の浮動小数点値（例：32ビットまたは64ビット）を使用して、重みと活性化を表現します。モデル量子化は、これらの値をより低精度の表現（例：8ビット整数）に変換しながら、モデルの機能性を維持します。生成型AIにおけるモデル量子化の利点メモリの使用量削減：モデル量子化の最も顕著な利点は、メモリ使用量の大幅な削減です。モデルのサイズが小さくなることで、生成型AIをエッジデバイス、モバイルアプリケーション、メモリ容量の制約がある環境に展開することが可能となります。高速な推論：量子化されたモデルはデータサイズが小さくなるため、より高速に実行します。この速度の向上は、ビデオ処理、自然言語理解、自動運転などのリアルタイムアプリケーションにおいて重要です。エネルギー効率：モデルサイズの縮小はエネルギー効率に貢献し、バッテリ駆動デバイスやエネルギー消費が懸念される環境で生成型AIモデルを実行することが実用的になります。コスト削減：モデルのフットプリントが小さくなることは、開発者およびエンドユーザーにコスト削減をもたらします。ストレージおよび帯域幅の要件が低くなるためです。生成型AIにおけるモデル量子化の課題利点がある一方、生成型AIにおけるモデル量子化にはいくつかの課題があります：…

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