針對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)的簡(jiǎn)化增強(qiáng)的性能預(yù)測(cè)

2019-06-14 11:19:00 編輯：來(lái)源：

導(dǎo)讀橡樹(shù)嶺國(guó)家實(shí)驗(yàn)室的研究人員為可逆Resnet開(kāi)發(fā)了一種新穎的設(shè)計(jì)和訓(xùn)練策略，降低了復(fù)雜物理系統(tǒng)的高維機(jī)器學(xué)習(xí)模型的維度。開(kāi)發(fā)復(fù)雜物理系統(tǒng)

橡樹(shù)嶺國(guó)家實(shí)驗(yàn)室的研究人員為可逆Resnet開(kāi)發(fā)了一種新穎的設(shè)計(jì)和訓(xùn)練策略，降低了復(fù)雜物理系統(tǒng)的高維機(jī)器學(xué)習(xí)模型的維度。

開(kāi)發(fā)復(fù)雜物理系統(tǒng)的降階模型在計(jì)算上是昂貴的。ORNL研究人員開(kāi)發(fā)了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法，可以減少開(kāi)發(fā)這些模型所需的輸入數(shù)量，并進(jìn)而擴(kuò)展HPC應(yīng)用程序的復(fù)雜性。團(tuán)隊(duì)的方法：

將20維模型簡(jiǎn)化為1維。

將錯(cuò)誤率(與標(biāo)準(zhǔn)NN相比)從35.1%降低到1.6%。

通過(guò)使用殘余神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或ResNets來(lái)實(shí)現(xiàn)輸入減少，所述殘余神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或ResNets利用快捷方式來(lái)繞過(guò)層。ORNL團(tuán)隊(duì)的方法可用于廣泛的應(yīng)用(甚至是實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù))，例如團(tuán)隊(duì)加速多層復(fù)合殼體(用于壓力容器，儲(chǔ)存器和儲(chǔ)罐，以及火箭等)的設(shè)計(jì)過(guò)程。航天器部件)通過(guò)確定最佳的簾布層角度。

研究人員目前正致力于將算法擴(kuò)展到ORNL的Summit超級(jí)計(jì)算機(jī)，這是目前世界上最強(qiáng)大的計(jì)算機(jī)。

標(biāo)簽：性能預(yù)測(cè)