Как ИИ открыл более быстрый алгоритм умножения матриц

Исследователи из исследовательской лаборатории Google DeepMind обучили систему искусственного интеллекта AlphaTensor поиску новых, более быстрых алгоритмов для решения старой математической задачи: умножения матриц. Успехи в области умножения матриц могут привести к прорывам в физике, инженерии и информатике. AlphaTensor быстро переоткрыл — и в некоторых случаях превзошёл — основополагающий алгоритм, открытый немецким математиком Фолькером Штрассеном в 1969 году. Однако вскоре математики, вдохновившись результатами работы игровой нейронной сети, разработали собственные алгоритмы. Читайте полную статью в журнале Quanta Magazine:
Исправление: на 2:53 видео текст ранее гласил «на 67% меньше», но для большей точности был изменён на «67%». 00:00 Что такое умножение матриц? 01:06 Стандартный алгоритм умножения матриц 02:06 Более быстрый алгоритм Штрассена для более быстрых методов умножения матриц 03:55 DeepMind AlphaGo превосходит человека 04:28 DeepMind использует систему искусственного интеллекта AlphaTensor для поиска новых алгоритмов 05:18 Компьютер помогает доказать теорему о четырёх красках 06:17 Что такое тензор? 07:16 Объяснение разложения тензора 08:48 AlphaTensor открывает новые, более быстрые алгоритмы умножения матриц 11:09 Математик Мануэль Кауэрс улучшает результаты AlphaTensor ПОСЕТИТЕ наш сайт:
ПОДПИШИТЕСЬ на нас в Facebook: / quantanews ПОДПИШИТЕСЬ на нас в Twitter: / quantamagazine Quanta Magazine — независимое издание, поддерживаемое Фондом Саймонса:
#math #AlphaTensor #matrices