В последнее время наблюдается стремительный рост интереса к применению искусственного интеллекта (ИИ) в самых разных областях. Однако современные модели ИИ, использующие миллиарды обучаемых параметров, требуют огромного объема памяти и вычислительных мощностей, что приводит к высоким затратам на обучение и развертывание. Это побуждает исследователей искать новые пути снижения вычислительных и энергетических затрат, связанных с использованием ИИ. Одним из перспективных направлений в этой области является оптическая реализация архитектур нейронных сетей...

OCTIS (Простота оптимизации и сравнения тематических моделей) направлена ​​на обучение, анализ и сравнение тематических моделей, оптимальные гиперпараметры которых оцениваются с помощью байесовского подхода к оптимизации...