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DarwinAI为优化神经网络筹集了300万美元
2018年09月19日 由 浅浅 发表
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机器学习是一种强大的工具，但是，它所依赖的神经网络往往效率低下，即从计算的角度来看相当苛刻。这就是DarwinAI的切入点。它的技术，它称之为Generative Synthesis，几乎可以摄取任何AI系统，无论是计算机视觉，自然语言处理还是语音识别，并输出高度优化的简洁版本。
今天位于安大略省的公司脱颖而出，获得了300万美元的种子资金，由Obvious Ventures,，iNovia Capital和Creative Destruction Lab投资领导。
“从自动驾驶汽车到移动设备，我们看到基于边缘的情景，其中AI对业务成果产生深远影响。这个领域的一个关键挑战是设计这些强大的网络，以便在计算和能源资源有限的情况下运行，”DarwinAI首席执行官Sheldon Fernandez表示，“它允许工程师与强大的AI合作，开发高效且可解释的网络模型。”
DarwinAI的引擎在TensorFlow（很快就是PyTorch）中运行并使用AI来获得Fernandez所谓的目标神经网络的“基础理解”。具体来说，它采用了生成对抗网络（GAN）在它训练的时候探测一个给定的模型。
它利用在神经网络方面获得的知识，它可以生成新的，更小的网络，保持原始的准确性。（DarwinAI的平台使用训练和测试数据集自动测试算法）。可调整的设置允许用户根据特定任务定制网络或根据更精细的要求生成新的网络。
还有一个透明度组件。DarwinAI的平台有一个内置的“解释器工具”，可以显示优化算法如何达到他们的决策，以及训练集中的任何数据是否会对结果产生偏差。
迄今为止的结果很有希望。在一次测试中，系统生成的神经网络比谷歌的AutoML和Learn2Compress平台生成的神经网络效率高4.5倍。它还创建了一个优化版本的DetectNet，Nvidia的物体检测网络，比原来的小12倍，快4倍。
DariwinAI尚未指定任何客户，但它透露其中一家英国银行利用其平台实施专门的欺诈检测模式，将其云支出减少70-80％。同时，解释器工具帮助它呈现出一种令人惊讶的模式：黑客使用Chrome比任何其他浏览器更多地定位银行分支机构。
“我们的初步结果值得注意，”滑铁卢大学教授兼DarwinAI联合创始人Alexander Wong博士说，“但我们在满足客户需求时不断创新是非常重要的。对我而言，Generative Synthesis的成功实现了跨越各种垂直领域的深度学习解决方案。”
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