Дмитрий Александров

Google разработала многозадачную нейронную сеть MultiModel

Как правило, нейронные сети выполняют лишь один тип задач. Однако Google выпустила MultiModel — систему, способную одновременно обрабатывать 8 разных задач.

926

Нейронные сети уже обучены выполнять различные задачи: генерировать комплименты, добавлять анимацию в видеоиграх и управлять роботами. Но зачастую такие системы хорошо выполняют только одну задачу, а попытки обучить систему нескольким задачам приводили к неудовлетворительным результатам.

Однако Google разработала систему, которая способна качественно решать восемь задач одновременно. Многозадачную систему машинного обучения назвали MultiModel. Она научилась распознавать объекты на изображениях, вставлять субтитры, распознавать речь, переводить между четырьмя парами языков с соблюдением правил грамматики и синтаксиса — и она делает всё это одновременно!

Как работает MultiModel?

Образом для модели служил человеческий мозг. Разные типы информации, например, визуальные и аудио-сигналы, обрабатываются различными областями человеческого мозга, но в итоге объединяются в одно целое, что позволяет человеку осознать поступающую информацию. Аналогично, MultiModel имеет небольшие подсети для обработки аудио, изображений и текста, которые подключены к центральной сети.

Производительность системы еще далека от совершенства, «однозадачные» системы пока показывают лучшие результаты. Однако есть пара интересных моментов. Отдельные подсети не только не мешали, но иногда и помогали друг другу.

Как сообщается в блоге компании:

MultiModel пока находится в стадии разработки и является частью open-source библиотеки Tensor2Tensor.

Следите за новыми постами по любимым темам

Подпишитесь на интересующие вас теги, чтобы следить за новыми постами и быть в курсе событий.

Open Source
Машинное обучение
Google
Нейронные сети
926
Что думаете?
0 комментариев
Сначала интересные