Blasty_View

Создание ускорителей с привязкой к предметной области становится все более важным для удовлетворения требований к высокой производительности в условиях жесткого энергопотребления и ограничений в режиме реального времени. Однако новые области применения, такие как автономные транспортные средства, представляют собой сложные системы, где ограничения выходят за рамки простого вычислительного стека. Ручной выбор пространства проектирования и навигация по нему для разработки пользовательских и эффективных SoC для конкретной предметной области (DSSoC) утомительны и дороги. Таким образом, существует потребность в автоматизированных методологиях проектирования DSSoC...

Мы предлагаем алгоритм поиска архитектуры на основе видения для обучения задачам манипулирования роботами, который обнаруживает взаимодействия между входными данными действий с низкой размерностью и визуальными входными данными с высокой размерностью. Архитектуры автоматически разрабатываются во время обучения для выполнения самой задачи и способны находить новые способы сочетания вводимых действий и функций изображения, а также функций предыдущих этапов обучения. Полученные новые архитектуры продемонстрировали более высокие показатели успешности выполнения задач, в некоторых случаях с большим отрывом, по сравнению с недавним базовым уровнем производительности...

В последнее время онлайн-реклама превратилась в высококонкурентную, сложную индустрию стоимостью в несколько миллиардов долларов, где рекламодатели делают ставки на рекламные места в больших масштабах и с высокой частотой. Это привело к растущей потребности в эффективных алгоритмах `автоматического выставления ставок" для определения ставок по входящим запросам, чтобы максимизировать целевые показатели рекламодателей с учетом установленных ими ограничений. Наша работа сосредоточена на разработке эффективных онлайн-алгоритмов для одного рекламодателя, стремящегося максимизировать ценность в условиях часто встречающегося ограничения: отдачи от расходов (RoS)...

Мы представляем схему генерации многоканального аудиосигнала, основанную на машинном обучении и вероятностном моделировании. Мы начинаем с моделирования многоканального сигнала из одного источника. Такие сигналы естественным образом моделируются как одноканальный опорный сигнал и модель пространственного расположения (SA), определяемая последовательностью параметров SA.Мы фокусируемся на модели SA и предполагаем, что опорный сигнал описывается некоторой последовательностью параметров. Параметры модели SA описываются с помощью изученного распределения вероятностей, которое обусловлено последовательностью параметров опорного сигнала и, необязательно, последовательностью формирования SA...

Природные среды имеют временную структуру в различных временных масштабах. Это свойство отражается в биологическом обучении и памяти, но обычно не в системах машинного обучения. Мы продвигаем многомасштабный метод обучения, в котором каждый вес в нейронной сети разлагается как сумма весов с разной скоростью обучения и распада. Таким образом, знания распределяются по разным временным шкалам, что позволяет быстро адаптироваться к изменениям задач, избегая катастрофических помех. Во-первых, мы доказываем, что предыдущие модели, которые обучаются в нескольких временных масштабах, но со сложной связью...

В нескольких эмпирических исследованиях изучалось, как люди понимают контрафактные объяснения решений других людей, например: “если бы вы запросили меньшую сумму, ваша заявка на кредит была бы одобрена”. Тем не менее, многие современные системы поддержки принятия решений с использованием искусственного интеллекта (ИИ) полагаются на контрафактные объяснения для улучшения понимания и доверия людей. Мы сравнили контрафактные объяснения с причинно-следственными, то есть “поскольку вы запросили большую сумму, ваша заявка на кредит не была одобрена”, для решений ИИ в знакомой области (алкоголь и вождение автомобиля) и незнакомой (химическая безопасность) в четырех экспериментах (n = 731)...

Программа наставничества Google в области CS Research (CSRMP) поощряет стремление и настойчивость студентов из исторически маргинализированных групп в области компьютерных исследований благодаря виртуальному карьерному наставничеству со стороны профессионалов отрасли, сообщества коллег и ресурсов "точно в срок". С 2018 года 287 наставников Google привлекли 1018 студентов из 247 учебных заведений США и Канады. Программа использует социально-эмоциональную поддержку и адвокацию для преодоления системных барьеров путем подтверждения межсекторальной идентичности студентов с целью улучшения результатов...

Глубокое обучение произвело революцию в области компьютерного зрения, естественного языка, речи, поиска информации и многого другого. Однако с ростом моделей глубокого обучения количество параметров, задержка, ресурсы, необходимые для обучения, значительно возросли. Следовательно, стало важно сосредоточиться на занимаемой площади модели, а не только на ее качестве. Мы представляем и мотивируем проблему эффективности глубокого обучения, за которой следует тщательный обзор пяти основных областей эффективности моделей и плодотворной работы в этой области. Мы также представляем основанное на экспериментах руководство для практиков по оптимизации своих моделей...