近日，百度硅谷AI實(shí)驗(yàn)室發(fā)布一項(xiàng)新的研究成果，該成果可以加快深層遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNNs）的訓(xùn)練速度。

自AlphaGo以4比1的成績擊敗圍棋世界冠軍李世石，人工智能的知名度至此一炮打響，而使得AlphaGo如此強(qiáng)大的東西，就是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模仿生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)行為特征的數(shù)學(xué)模型或計(jì)算模型，由大量的人工神經(jīng)元聯(lián)結(jié)，如同生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)般進(jìn)行運(yùn)作。通過對(duì)已知數(shù)據(jù)的實(shí)驗(yàn)運(yùn)用，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以進(jìn)行學(xué)習(xí)和歸納總結(jié)（類似于數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)方法的一種），在此基礎(chǔ)上，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就能夠類似生物一般具有簡單的決定和判斷能力。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是AI領(lǐng)域一個(gè)不可忽視的重要存在，研究人員對(duì)它的研究也在不斷提升。就在近日，百度硅谷人工智能實(shí)驗(yàn)室發(fā)布了一項(xiàng)新的研究成果技術(shù)，該技術(shù)可以加快深層遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNNs）的訓(xùn)練速度。

該項(xiàng)技術(shù)于由百度硅谷AI實(shí)驗(yàn)室的科學(xué)家Jesse Engel在Github上發(fā)布。Jesse Engel表示，此前就已經(jīng)發(fā)表過這項(xiàng)技術(shù)的第一階段研發(fā)成果，其關(guān)注的是 Minibatch和存儲(chǔ)配置在遞歸通用矩陣乘法（GEMM）的性能上所發(fā)揮的作用。而本次發(fā)布的是為第二階段的成果，其重點(diǎn)關(guān)注的是對(duì)算法本身的優(yōu)化。

Jesse在文章中也提到，該技術(shù)中還運(yùn)用到了Differentiable Graphs（可微圖形），這對(duì)于計(jì)算復(fù)雜的衍生工具是一個(gè)簡單、實(shí)用又可視化的工具，同時(shí)也可以激發(fā)算法的優(yōu)化。對(duì)于需要使用具有明確梯度計(jì)算功能框架、開發(fā)新的迭代算法以及開發(fā)應(yīng)用自動(dòng)分化深度學(xué)習(xí)框架的研究人員們來說，這項(xiàng)新的技術(shù)將更好地提升研發(fā)能力。

未來，該新技術(shù)將被應(yīng)用在更多的百度產(chǎn)品上，促進(jìn)百度深度學(xué)習(xí)技術(shù)的研發(fā)及在百度各項(xiàng)應(yīng)用服務(wù)中的應(yīng)用。例如把人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用在殺毒軟件，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供的大量已知在案的惡意軟件訓(xùn)練，百度的殺毒系統(tǒng)就能學(xué)會(huì)識(shí)別全新的病毒，即便系統(tǒng)從未見過這類病毒。

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