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Maschine, lern schneller!

Symbolfoto: Netzwerke und Künstliche Intelligenz
Bild: Colourbox

FAU-Wissenschaftler entwickeln Methode, um Deep Learning-Prozesse zu beschleunigen

Beim Deep Learning lernen Maschinen über sogenannte neuronale Netzwerke. Allerdings müssen sie für jedes Einsatzfeld immer wieder von neuem lernen. Forscher der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU) haben nun einen Weg gefunden, solche Lernprozesse zu beschleunigen, indem sie Vorwissen ohne aufwändigen Lernprozess in die Netzwerke implementieren. Ihre Erkenntnisse haben sie in der Zeitschrift „Nature Machine Intelligence“ veröffentlicht.

Dies bricht mit der bisherigen Vorgehensweise, dass alle Informationen mit denen die Netzwerke lernen, aus den für die Aufgabe bereitgestellten Daten kommen müssen – eine in der Informatik revolutionäre Idee. Mit diesem Ansatz ist es Wissenschaftlern um Prof. Andreas Maier, Lehrstuhl für Informatik 5 (Mustererkennung) sogar möglich, die komplexen tiefen neuronalen Netzwerke zu verstehen. Denn obwohl Informatiker neuronale Netze seit Jahren erfolgreich entwickeln, ist bisher noch nicht vollkommen klar, wie diese Netze wirklich funktionieren.

Weitere Information

Das European Time-Machine-Project ist ein weiteres Projekt, an dem Prof. Andreas Maier beteiligt ist:

Prof. Andreas Maier ist einer der FAU-Wissenschaftler, der zu Künstlicher Intelligenz forscht. Einen Überblick über die Forscherinnen und Forschern und ihren KI-Projekten, finden Sie auf der KI-Website der FAU.

Prof. Dr. Andreas Maier
Tel.: 09131/85-27883
andreas.maier@fau.de

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