字节跳动加速机器学习研发，最新GAN算法可大幅降低消耗近日

近日，字节跳动公司开源了一项代号为OMGD的压缩技术。这是字节跳动自主研发的GAN压缩算法。据悉，该技术可以在保证生成效果不变的前提下，将算力消耗最低可以减少到原来的1/46 ，比此前行业中的最佳压缩效果提升了一倍多。

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公开资料显示， GAN（GenerativeAdversarialNetworks ，生成对抗网络）是人工智能领域重要的深度学习模型，现已成为机器学习领域里最为重要的发展方向之一，最早由蒙特利尔大学IanGoodfellow在2014年提出。该项技术目前主要应用于图像生成，数据增强等领域，抖音上的部分特效就是依靠GAN等技术实现的。
根据智慧芽数据显示，截至最新，字节跳动及其关联公司在全球126个国家/地区中，共有近1000件与“机器学习”直接相关的已公开专利申请，其中，发明专利占99.89% 。从专利趋势看，自2018年起，字节跳动便大力布局该项技术领域，年专利申请量均超过200件，且逐渐上升。

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【字节跳动加速机器学习研发，最新GAN算法可大幅降低消耗】通过对上述专利文献进行分析可知，字节跳动在机器学习上的专利布局主要聚焦于图像处理、位置信息、视频帧、人脸图像、生成模型等专业技术领域。

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