Учёные из МГУ разработали алгоритмы, которые увеличивают эффективность обучения нейросетей Специалисты из Московского университета имени М. В. Ломоносова разработали новые алгоритмы для обработки данных, которые улучшают скорость обучения нейронных сетей. Эти алгоритмы оптимизируют процесс предварительной обработки данных в процессе обучения. Авторы предложили алгоритмы, которые работают в фоновом режиме, что помогает более эффективно использовать вычислительные ресурсы. Их подход реализован с использованием языков программирования Python и C++, что делает его доступным для разработчиков и исследователей. Эти улучшения существенно сокращают время обучения нейронных сетей и лучше используют вычислительные ресурсы. Это имеет большое значение для развития новых приложений глубокого обучения, таких как в медицине и автономных транспортных средствах.