動(dòng)態(tài)
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發(fā)布了文章 2022-10-19 05:19
Imagination官方信息速遞2022年9期
研討會(huì)回放|Imagination+百度飛槳模型部署實(shí)戰(zhàn)不久前,由Imagination和百度飛槳聯(lián)合舉辦的在線研討會(huì)吸引了不少開發(fā)者和從業(yè)者們的關(guān)注,他們有的來自芯片行業(yè),有的專注于AI開發(fā),還有的是高校的教師和學(xué)生……相信此次研討會(huì)讓他們更加了解了在Imagination硬件上部署飛槳模型的工作流程。技術(shù)文章Imagiantion神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器與Visi834瀏覽量 -
發(fā)布了文章 2022-10-19 05:17
Imagination PowerVR架構(gòu)30年:從世嘉游戲機(jī),到芯動(dòng)桌面顯卡
來源:電子工程專輯作者:黃燁鋒今年是Imagination的PowerVR架構(gòu)誕生30周年——電子工程專輯最近特別采訪了Imagination,以期了解這段頗具傳奇色彩的架構(gòu)歷史。Imagination告訴我們1992年P(guān)owerVR剛剛誕生之時(shí),公司還叫作VideoLogic——這家公司創(chuàng)立至今已經(jīng)有37年的歷史了。翻看GPU發(fā)展史,Imagination1.8k瀏覽量 -
發(fā)布了文章 2022-10-19 05:16
我傻眼了:一個(gè)完全由 AI 生成的播客,采訪了喬布斯
作者|黃楠、施方圓編輯|陳彩嫻最近大火的生成式AI又有新動(dòng)作了!在podcast.ai推出的第一集播客節(jié)目里,已故的喬布斯竟然“死而復(fù)生”成為首位嘉賓,與美國(guó)知名播客主持人JoeRogan進(jìn)行了一場(chǎng)長(zhǎng)達(dá)20分鐘的對(duì)話,討論了關(guān)于喬布斯的大學(xué)、對(duì)計(jì)算機(jī)的看法、工作狀態(tài)以及信仰等等。是不是聽起來有些毛骨悚然?事實(shí)上,這段采訪是由文本生成音頻實(shí)現(xiàn)的,屬于AIGC中888瀏覽量 -
發(fā)布了文章 2022-10-19 05:14
機(jī)器學(xué)習(xí)也將解決量子問題
作者:CHARLESQ.CHOI來源:IEEE電氣電子工程師當(dāng)量子計(jì)算機(jī)執(zhí)行可能導(dǎo)致下一代電池或新藥的復(fù)雜物理和化學(xué)模擬時(shí),它可能比任何傳統(tǒng)超級(jí)計(jì)算機(jī)強(qiáng)大得多。然而,可能需要很多年才能實(shí)現(xiàn)實(shí)用和廣泛的量子計(jì)算?,F(xiàn)在,一項(xiàng)新的研究發(fā)現(xiàn),機(jī)器學(xué)習(xí)現(xiàn)在可以為計(jì)算機(jī)視覺、語(yǔ)音識(shí)別等提供動(dòng)力,在量子計(jì)算機(jī)擅長(zhǎng)的任務(wù)種類上,它也可以證明比普通計(jì)算機(jī)好得多。這些發(fā)現(xiàn)表明,873瀏覽量 -
發(fā)布了文章 2022-10-19 05:12
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發(fā)布了文章 2022-10-19 05:11
訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的常用5個(gè)損失函數(shù)
作者:Onepagecode來源:DeepHubIMBA神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練時(shí)的優(yōu)化首先是對(duì)模型的當(dāng)前狀態(tài)進(jìn)行誤差估計(jì),然后為了減少下一次評(píng)估的誤差,需要使用一個(gè)能夠表示錯(cuò)誤函數(shù)對(duì)權(quán)重進(jìn)行更新,這個(gè)函數(shù)被稱為損失函數(shù)。損失函數(shù)的選擇與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型從示例中學(xué)習(xí)的特定預(yù)測(cè)建模問題(例如分類或回歸)有關(guān)。在本文中我們將介紹常用的一些損失函數(shù),包括:回歸模型的均方誤差損失1.3k瀏覽量 -
發(fā)布了文章 2022-10-09 09:44
如何在深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)中使用紋理特征
來源:AI公園,作者:TraptiKalra編譯:ronghuaiyang導(dǎo)讀這是前一篇文章的繼續(xù),在這篇文章中,我們將討論紋理分析在圖像分類中的重要性,以及如何在深度學(xué)習(xí)中使用紋理分析。在這篇文章中,我們將討論紋理分析在圖像分類中的重要性,以及如何在深度學(xué)習(xí)中使用紋理分析。我們還將討論一些常用的紋理提取技術(shù),這些技術(shù)用于預(yù)先訓(xùn)練的模型,以更有效地解決分類任1.6k瀏覽量 -
發(fā)布了文章 2022-10-09 09:42
DeepMind、牛津研究員合著論文預(yù)測(cè):AI很有可能終結(jié)人類!
來源:新智元導(dǎo)讀人工智能會(huì)消滅人類嗎?最近,牛津大學(xué)和谷歌DeepMind的研究員發(fā)現(xiàn),真的有可能。人工智能是否會(huì)消滅人類?這是許多科幻電影和小說中討論過的話題。在《終結(jié)者》中,未來的世界已經(jīng)由機(jī)器人來操控,它們要把人類趕盡殺絕。在《我,機(jī)器人》中,機(jī)器人能夠自我進(jìn)化,隨時(shí)會(huì)成為整個(gè)人類的「機(jī)械公敵」。而最近,牛津大學(xué)和現(xiàn)在就職于谷歌DeepMind的研究人860瀏覽量 -
發(fā)布了文章 2022-09-27 17:06
【報(bào)名有獎(jiǎng)】Imagination+百度飛槳模型部署實(shí)戰(zhàn) Workshop 邀您參加
目前,由Imagination與百度飛槳聯(lián)合開發(fā)的ImaginationPaddlePaddleModelzoo模型已經(jīng)涵蓋了圖像分類/圖像分割/物體檢測(cè)等應(yīng)用,并已對(duì)外開源。9月28日,雙方將共同舉辦線上Workshop,現(xiàn)已開放注冊(cè)報(bào)名。在此次的Workshop中,您將學(xué)習(xí)“端到端在Imagination硬件上部署飛槳模型的工作流程”,來自百度飛槳的工程1k瀏覽量 -
發(fā)布了文章 2022-09-27 17:04
紋理分析以及結(jié)合深度學(xué)習(xí)來提升紋理分類效果
來源:AI公園,作者:TraptiKalra編譯:ronghuaiyang導(dǎo)讀紋理分析的介紹,各種紋理分析方法,并結(jié)合深度學(xué)習(xí)提升紋理分類。人工智能的一個(gè)獨(dú)特應(yīng)用領(lǐng)域是幫助驗(yàn)證和評(píng)估材料和產(chǎn)品的質(zhì)量。在IBM,我們開發(fā)了創(chuàng)新技術(shù),利用本地移動(dòng)設(shè)備,專業(yè)的微型傳感器技術(shù),和AI,提供實(shí)時(shí)、解決方案,利用智能手機(jī)技術(shù),來代替易于出錯(cuò)的視覺檢查設(shè)備和實(shí)驗(yàn)室里昂貴的1.4k瀏覽量