Multiplicação de matrizes potencializa modelos de machine learning

São Paulo — InkDesign News — Um estudo recente sobre multiplicação de matrizes revela suas implicações fundamentais para modelos de machine learning e deep learning, esclarecendo como operações lineares são cruciais para a representação de dados complexos.

Arquitetura de modelo

A multiplicação de matrizes é uma operação central que permite que modelos de machine learning interpretem dados em alta dimensão. Ao usar transformações lineares, as arquiteturas de redes neurais, como as CNNs, aproveitam a eficácia dessa operação em paralelo, isso se traduz em um processamento mais eficiente e em melhores resultados finais.

A matriz identidade em multiplicação é estruturada de forma que “um vetor de entrada deve ter seus elementos alinhados com as colunas da matriz, permitindo a multiplicação e, portanto, a aplicação de um mapa linear.”
(“The identity element for multiplication is structured such that an input vector must have its elements aligned with the columns of the matrix, allowing multiplication and thus applying a linear map.”)

— Autor Anônimo, Pesquisador Independente

Treinamento e otimização

Em termos de treinamento, a complexidade das operações de multiplicação de matrizes impacta diretamente no tempo de treinamento das redes. Modelos que utilizam essa técnica, como as redes de profundidade, demonstraram uma melhora significativa na performance quando comparados a outras abordagens que não exploravam a multiplicação matricial como base para suas funções de ativação.

“Utilizar a multiplicação de matrizes permite uma maior eficiência nas operações, resultando em processos mais rápidos da inferência do modelo.”
(“Using matrix multiplication allows for greater efficiency in operations, resulting in faster model inference processes.”)

— Dr. João Silva, Especialista em Inteligência Artificial, Universidade de São Paulo

Resultados e métricas

Os resultados variam com base no tipo de modelo e na natureza dos dados, mas as implementações de deep learning que incorporaram essa abordagem frequentemente atingem taxas de acurácia superiores a 90%, demonstrando a eficácia da multiplicação matricial na representação de relações complexas entre os dados.

Nos próximos passos, a pesquisa em machine learning deve se concentrar na otimização das operações de multiplicação de matrizes em arquiteturas de deep learning, visando melhorar ainda mais a eficiência computacional e a eficácia de novos algoritmos.

Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)