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Google 开源系统设备学习培训优化算法 在家里也可

类别:企业动态 发布时间:2021-03-26 浏览人次:

上年11月,英国宇航局公布,开普勒(Kepler)外太空望眼镜的数据信息中掩藏着二颗新的系非专业星。但是,这二颗新大行星并沒有被别人类发觉。反过来,非专业星捕猎神经系统互联网(work一种疏松地效仿人们人的大脑的设备学习培训优化算法)在开普勒数据信息中通快递过一种彼此之间的方式来发觉大行星,而这基本上不能能被别人见到。
开普勒外太空望眼镜于二零零九年发送,以寻找系非专业星。开普勒科学研究的恒星很远,没法立即观察到路轨上的非专业星,因此天文学学家务必依据观察到的恒星色度的转变来推论非专业星的存有。当一颗系非专业星历经一颗恒星的正前方时,恒星的色度会出現临时的降低,根据这类方法发觉系非专业星的存有。
历经四年观察十五万颗恒星后,开普勒早已为天文学学家挑选了很多的数据信息,远比人们可以合理检索的数据信息多。以便将寻找范畴限定在最有期待的部位,天文学学家潜心于开普勒接到的30,000个最強恒星数据信号,并想方设法在该全过程中发觉2,500颗系非专业星。
但是,这寓意着大概有十二万个较差的数据信号没经剖析,在其中一切一个都可以能有着一颗系非专业星。以便检索这一珍贵的天文学数据信息,Google的科学研究工作人员对15,000个已被NASA科学研究工作人员标识的非专业星数据信息案例开展了神经系统互联网训炼。这合理地教會了优化算法在数据信息中找寻什么签字证实系非专业星的存有。
在对优化算法开展训炼以后,Google的科学研究工作人员用它剖析了700颗来源于己知有别的系非专业星的弱数据信号。在这里个全过程中,沙尔和他的朋友们又发觉了2个新的系非专业星。
Github公布了系非专业星检索优化算法的编码,在其中还包含它的应用表明。虽然编码(和开普勒数据信息)能够一切人应用,但它不彻底是“即试即用”。明白Google的设备学习培训手机软件 TensorFlow 和 Python 编号的工作经验人更有优点。
依据Shallue的叫法,释放出来编码是让公众掌握神经系统互联网怎样发觉大行星,同时激励发觉进一步剖析开普勒数据信息的方法。此外,Shallue表明他期待神经系统互联网可以为未来更繁杂的系非专业星检索专用工具刮平路面。
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