用磁性模型解決生活難題

生活中我們常面臨一些難以選擇的問題,例如,去旅行想造訪的城市過多,路程與停留時間不易安排。排課或排班總是擠在某幾天,一回到家整個人都累爆了。出門旅遊明明按照導航行駛,為什麼還是花很久的時間在開車?這些生活難題都與求解最佳化問題有關。雖然近代電腦的運算速度越來越快,但符合問題的答案太多,在有限時間內,最多僅能找到局部的最佳解,無法找到問題真正的最優解答。若想求解這類問題,可以利用百年前物理學家發明的磁型模型,將問題轉化為選擇問題,再透過量子退火電腦就能馬上迎刃而解。

Read more

「剪」出最有效率的神經網路

剪枝(pruning)是一種常見的技巧,藉由去除神經網路中冗餘的參數,使得運算速度快上數倍,並降低對資料儲存量的需求,同時保持瘦身後模型的準確度與原模型相當。在某些情況下,剪枝後的模型在重新訓練後,甚至能超越原本的模型。這在有速度要求(例如高幀數的即時物件辨識)或有硬體條件限制(例如在手機上運行模型)的情境中很有幫助,最新的研究讓我們更了解剪枝的意義與價值。

Read more