矩陣乘法是一種現今運用在處理智慧手機圖像、語音命令或數據壓縮的運算法，在1969年又由德國數學家史特拉森(St …

矩陣乘法是一種現今運用在處理智慧手機圖像、語音命令或數據壓縮的運算法，在1969年又由德國數學家史特拉森(Strassen)找出提升矩陣乘法速度的運算法，但現在Alphebet旗下AI公司DeepMind AI近日將推出Alpha Zero升級版：AlphaTensor，打破50年來運算速度紀錄。

Alpha Tensor藉由Alpha Zero訓練神經網絡、尋找有效矩陣乘法演算法的基礎建立而成，從零開始發現許多能被證明正確，且速度更快的矩陣乘法運算。換句話說，系統受到靠轉換矩陣乘法或矩陣分解來尋找算法的訓練。例如四個四行的兩個矩陣相乘，基本上需要64個步驟，史特拉森運算法則需要49次乘法就形，但Alpha Tensor找到包括只要47次乘法在內，共14000種適用四乘四矩陣的算法。

目前Alpha Tensor已在70多種不同大小的矩陣上，找到數千種更快的運算法，研究人員表示，這些新運算法能應用在物理、工程和統計學等多項領域，在訊息快速爆炸的時代，AlphaTensor展現強大靈活性和廣泛適用性，可說是改變運算領域遊戲規則的關鍵。（編譯／Elisa）

原文出處：https://interestingengineering.com/innovation/deepmind-ai-can-multiply-quicker-than-ever-imagined-beating-a-previous-record

這篇文章 AlphaTensor 打破50年矩陣相乘速度紀錄 最早出現於 科技島-掌握科技新聞、科技職場最新資訊。