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财经
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看来布兰登·米道(Brandon Middaugh)正领导着$ 1B的...
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英国科技产业组建Code4COVID.org以抗击冠状病毒危机
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商业
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谷歌的TensorNetwork库可将计算速度提高100倍
发布时间：2019/06/06 新闻 浏览：829
张量网络响了吗?它们是越来越多地用于机器学习以执行复杂计算的数学结构，但是它们的广泛采用阻碍了许多障碍。首先，没有一个免费的可用加速硬件库来大规模运行底层算法。此外，大多数张量网络文献都面向物理应用。
幸运的是，谷歌的人们就是这样的：Mountain View公司的人工智能部门今天宣布了TensorNetwork，这是一个与Perimeter理论物理研究所和Google母公司Alphabet的X skunkworks合作开发的开源库和API。它旨在通过使用Google的TensorFlow机器学习框架作为后端，以及对图形卡处理的优化来提高张量计算的效率。
在初步测试中，谷歌报告称，与处理器上的工作相比，TensorNetwork可提供高达100倍的计算速度。
对于没有经验的人来说，张量是根据其顺序按层次结构分类的多维数组。普通数是零阶或标量的张量，而矢量是阶一张量，矩阵是阶二张量。因此，张量网络是图形编码的张量收缩模式 – 张量上的数学运算类型 – 几个组成张量共同形成一个新的张量。
张量网络非常有效地代表了几个，几十个甚至几百个张量。怎么样?它们不是直接存储或操纵它们，而是将张量表示为较大张量网络形状的较小组成张量的收缩。这使得它们对于图像分类，对象识别和其他AI任务更加实用。
TensorNetwork库旨在促进这一点;它是张量网络算法的通用库，Google期望它对研究工程师和研究科学家有用。它指出近似量子态是物理学中张量网络的典型用例，它非常适合“说明TensorNetwork库的功能”。
谷歌人工智能研究工程师Chase Roberts和X研究科学家写道：“张量网络让我们专注于与现实世界问题最相关的量子态 – 低能量状态，而忽略其他不相关的状态”。 Stefan Leichenauer。 “通过开源社区，我们也总是向TensorNetwork本身添加新功能。我们希望TensorNetwork成为物理学家和机器学习从业者的宝贵工具。“
Roberts，Leichenauer及其同事利用TensorNetwork对未来的工作进行分类，对像MNIST和Fashion-MNIST等数据集中的图像进行分类，时间序列分析和量子电路仿真。