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AI 模型基于信息的软件优化.pdf

上传人: c** 编号:464930 2025-01-12 20页 1.71MB

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本文主要探讨了信息基础软件优化在人工智能模型中的应用,由AWS首席科学家Gerald Friedland撰写。文章指出,目前对于人工智能模型所需的硬件资源(如CPU时间、内存、IO等)的预算缺乏明确答案。作者提出了一种基于科学方法的数据科学框架,以自动化科学方法。文章还讨论了机器学习的智力容量和记忆等价容量(MEC),并使用泰坦尼克号数据集作为例子,展示了不同任务难度与MEC的关系。最后,作者提出了一个神经网络容量的计算方法,并探讨了数据充足性与高维数据的好处。
如何确定硬件预算?" 自动化科学方法的奥秘是什么?" 神经元是如何影响AI性能的?"
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