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Sara RobiscoJuan Carlos GilFrancis VillatoroHéctor SocasGastón Giribetmodelo hall nn entrenamientosimulación chunga tiempo cálculored entrenada 9000 veces menosblaso tardaba 4 días 800 núcleosJuan Carlos GilHéctor SocasSara Robisco
Red entrenada 9000 veces menos
Con
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Tras analizar los resultados del modelo Hall NN y su entrenamiento, Juan Carlos Gil describe cómo la red entrenada ofrece una mejora significativa en el tiempo de cálculo en comparación con las simulaciones iniciales.
…los resultados del entrenamiento con la gráfica de los errores de mínimos cuadráticos es una pasada. O sea, es que ves como la gráfica es del libro, como baja el error, qué gozado. Es tremendo, o sea, conseguimos mejores resultados que las simulaciones. un poquito chunguillas, no eran blaso, eran pic más fluido sin masa, pero claro, una vez que está la red entrenada, a toda caña, dicen que tardan 9.000 veces menos que la simulación chunga esta, la blaso ya decíamos que tardaba 4.000, ¿cómo era? 4 días en 800 núcleos O sea, esto es un Modelo que está disponible, que ahora vas con tus parámetros de diseño y te saca el empuje, lo cual es realmente bueno. Acabo Héctor, no me pongas esa cara. La propulsión eléctrica es la, junto a la nuclear, la tecnología clave de propulsión de los próximos…
Significado #1 · Palabras #4
Héctor Socas y Sara Robisco comentan sobre la experiencia de entrenar redes neuronales en el pasado, donde los resultados tardaban varios días.
Habla: Héctor SocasSignificado #12 · Palabras #18redes neuronales tardaban una semanaentrenar redes neuronales día nocheestadísticas para evaluar redes neuronales…y me sale el resultado, la escala de le doy al botón me voy a comer y en un par de horas está el resultado, y la escala de 10 horas, le doy al botón y el día siguiente veo el resultado o el fin de semana como dice Uy, al día siguiente, yo he tenido redes. neuronales que tardaba una semana en entrenar y poniéndolas, dejándolas, eh, día y noche. Sí, yo también, y las dejabas, ibas viendo; además me iba dando con el resultado parcial, la iba usando, iba viendo si la cosa más o menos iba en la dirección deseada, iba mejor, iba peor. Yo le ponía que fuera escupiendo estadísticas para decirme cómo iba, y claro, había veces que llevabas 4 o 5. Días y veías que no mejoraba ni de coña y decías: ya voy a parar, no sé qué, y de repente alguien te decía: no, no, no, que creo que hay 5 o 6 días. Es una película de acción a espabilar. El ordenador, bueno, la Surface la tengo aquí, se hinchó porque la…
Sara Robisco explica que las redes neuronales utilizadas no son profundas, sino 'strike forward' debido a la necesidad de entrenarlas en paralelo para manejar un gran volumen de datos (18.000 puntos). Además, subraya que al tratarse de valores numéricos, no requieren una gran cantidad de memoria.
Habla: Sara RobiscoSignificado #14redes neuronales strike forwardentrenamiento paralelo datos 18000 puntosvalores numéricos sin gran memoriapotencia para entrenamiento número m grande…O sea, eso es la magia, Sara, desde mi punto de vista, del aprendizaje profundo, ¿no? Que no interpola ciegamente los datos, no, no, sino que es capaz de ver patrones, capturar estructuras ocultas que están por ahí. Y en este caso, de alguna forma, pues suaviza Exacto, busca patrones, pero cuidado que estas redes neuronales no son profundas, son strike forward de toda la vida Para entrenar un número M grande no puedes poner cosas muy profundas porque te eternizaría, porque las tienes que entrenar todas en paralelo, necesitas muchísima potencia Sí, porque el número de puntos es 18.000 Y claro, como son valores numéricos, tampoco necesitas una barbaridad de tamaño No son imágenes Claro, entonces funcionan súper bien. Estoy viendo además los datos del artículo y la gráfica de entrenamiento; los resultados del entrenamiento con la gráfica de los errores de mínimos cuadráticos es una pasada. O sea, es que ves como la gráfica es del libro, como…
Tras analizar los resultados del modelo Hall NN y su entrenamiento, Juan Carlos Gil describe cómo la red entrenada ofrece una mejora significativa en el tiempo de cálculo en comparación con las simulaciones iniciales.
Habla: Juan Carlos GilSignificado #1 · Palabras #4modelo hall nn entrenamientosimulación chunga tiempo cálculored entrenada 9000 veces menosblaso tardaba 4 días 800 núcleos…los resultados del entrenamiento con la gráfica de los errores de mínimos cuadráticos es una pasada. O sea, es que ves como la gráfica es del libro, como baja el error, qué gozado. Es tremendo, o sea, conseguimos mejores resultados que las simulaciones. un poquito chunguillas, no eran blaso, eran pic más fluido sin masa, pero claro, una vez que está la red entrenada, a toda caña, dicen que tardan 9.000 veces menos que la simulación chunga esta, la blaso ya decíamos que tardaba 4.000, ¿cómo era? 4 días en 800 núcleos O sea, esto es un Modelo que está disponible, que ahora vas con tus parámetros de diseño y te saca el empuje, lo cual es realmente bueno. Acabo Héctor, no me pongas esa cara. La propulsión eléctrica es la, junto a la nuclear, la tecnología clave de propulsión de los próximos…