ช่วงนี้เป็นมีการประชุมวิชาการ NeurIPS 2018 ( ที่เพิ่งเปลี่ยนชื่อย่อไป) Andrew Ng ก็ระบุว่าเป็นการครบรอบ 10 ปีพอดี ที่รายงานวิจัย “Learning Large Deep Belief Networks using Graphics Processors” ตีพิมพ์ออกมา ถือเป็นจุดเปลี่ยนของการใช้ชิปกราฟิกเพื่อรันโมเดลปัญญาประดิษฐ์

การใช้ชิปกราฟิกรันโมเดลปัญญาประดิษฐ์ทำให้โมเดลที่เคยมีขนาดเล็ก ใช้งานได้จำกัด สามารถขยายเป็นขนาดใหญ่ที่มีประโยชน์มากกว่า สามารถใช้งานที่ซับซ้อน

ตัวงานวิจัยเป็นของ Rajat Raina และ Andrew Y. Ng แต่ผู้เซ็ตอัพเซิร์ฟเวอร์คือ Ian Goodfellow ที่ปัจจุบันทำงานอยู่ที่ Google Brain โดยรายงานระบุถึงการสร้าง deep belief network (DBN) สำหรับภาพขนาดใหญ่ โดยก่อนหน้านั้นมีการสร้างเน็ตเวิร์คสำหรับภาพ 40×40 พิกเซล ทีมวิจัยใช้การ์ด NVIDIA GeForce 8600GT สร้างเน็ตเวิร์คสำหรับภาพขนาด 160×160 พิกเซล มีพารามิเตอร์ถึง 40 ล้านรายการ ใช้เวลาฝึกเน็ตเวิร์ค 12 ชั่วโมง

NIPS 2008 จัดงานเพียงวันเดียว มีการนำเสนอเปเปอร์เพียง 7 รายการ และไฮไลต์โปสเตอร์อีก 4 รายการ

ที่มา – NIPS08

No Description


Source: Blognone

error: Content is protected !!
preloader