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铠侠在2022年欧洲计算机视觉会议上展示图像分类系统通过大容

发布时间:2022-11-12 06:13:45 来源:火狐体育在线APP下载 编辑:火狐体育官网下载

  东京--(美国商业资讯)--存储器解决方案的全球领导者铠侠株式会社(Kioxia Corporation)开发了一种基于Memory-Centric AI的图像分类系统。Memory-Centric AI是一项利用大容量存储器的人工智能技术。该系统使用神经网络对图像进行分类,而神经网络会参考外部大容量存储器中的常识;这样可避免“灾难性遗忘”(catastrophic forgetting)这一神经网络的主要挑战,并可在不损失当前常识的情况下添加或更新常识。铠侠于10月25日在特拉维夫举行的2022年欧洲计算机视觉会议(ECCV 2022)上对该技术进行了口头汇报。ECCV是计算机视觉领域的顶级会议[1]。

  传统的人工智能技术通过更新名为“权重”的参数来训练神经网络,从而获取常识。一旦完成训练,神经网络必须从头开始重新训练,或者用新数据进行微调才能获取新常识。前者需要大量的时间并消耗大量的能源成本,而后者需要更新参数并面临灾难性的遗忘问题,即丧失曾获得的常识,导致分类精度下降。

  为解决基于神经网络的图像分类系统的成本和准确性问题,新的解决方案将大量的图像数据、标签和图像特征图[2]作为常识存储在一个大容量存储器中。然后,神经网络通过参考这些存储的常识对图像进行分类(图1)。这种方法通过向存储的数据添加新获得的图像标签和特征图来增加或更新常识。由于不需要重新训练或更新权重,不仅避免了“灾难性遗忘”,图像分类也能保持更高准确度。

  此外,由于神经网络对图像进行分类时参考了所存储的数据,因而分类结果所依据的数据具备可视化,从而有望提高人工智能的可说明性[3]、缓解黑盒问题[4],并支撑对常识来源进行选择性地修改。此外,通过分析所引用的数据,可以根据引用频率来评估每个存储数据的贡献。

  铠侠秉承“用‘内存’提升世界”使命,持续为人工智能和存储技术的发展做出贡献,铠侠将Memory-Centric AI从图像分类扩展到其他领域,并促进采用大容量存储的人工智能技术的研究和开发。

  欧洲计算机视觉会议(ECCV)是计算机视觉领域的顶级会议。近年来,ECCV已被确立为人工智能研究论文发表的主要场合,涵盖图像分类、物体检测和其他使用深度学习的技术。今年的口头报告接收率为2.7%。

  铠侠是全球存储器解决方案领导者,致力于开发、生产和销售闪存及固态硬盘(SSD)。东芝企业于1987年发明了NAND闪存,2017年4月,铠侠前身东芝存储器集团从东芝企业分拆出来。铠侠致力于通过提供产品、服务和系统,为客户提供选择,为社会创造基于内存的价值,从而用“内存”提升世界。铠侠创新的3D闪存技术BiCS FLASH?正在塑造诸多高容量应用的未来存储方式,其中包括高级智能手机、PC、SSD、汽车和数据中心等。

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