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標(biāo)簽 > 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以指向兩種,一個(gè)是生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),一個(gè)是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
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新書《解析深度學(xué)習(xí):卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理與視覺實(shí)踐》試讀
我們知道,深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型復(fù)雜的解空間中存在非常多的局部最優(yōu)解,但經(jīng)典批處理隨機(jī)梯度下降法(mini-batch SGD)只能讓網(wǎng)絡(luò)模型收斂到其中一個(gè)局...
2018-11-10 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 4936 0
為何我們不把機(jī)器學(xué)習(xí)更廣泛地應(yīng)用在文件壓縮方面呢?
這篇文章告訴我們:通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),在帶寬相同的條件下,用戶體驗(yàn)將能提高43%,或者在帶寬縮減17%的條件下可以保持體驗(yàn)的質(zhì)量基本不變。還有其他同類的論文將...
2018-11-09 標(biāo)簽:谷歌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí) 2916 0
2018TowerJazz全球技術(shù)研討會美國站的活動,芯禾科技現(xiàn)場將帶來多項(xiàng)技術(shù)演示
該流程無縫集成在Cadence Virtuoso平臺中,并使用Xpeedic加速矩量法引擎和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)技術(shù),既提供在設(shè)計(jì)階段快速準(zhǔn)確的無源器...
2018-11-09 標(biāo)簽:半導(dǎo)體射頻神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 3979 0
Flex Logix公司稱它解決了深度學(xué)習(xí)的DRAM問題
需要快速連續(xù)地將數(shù)百萬個(gè)權(quán)重加載到網(wǎng)絡(luò)中,這就是每秒要做數(shù)萬億次到數(shù)十萬億次運(yùn)算的AI系統(tǒng)為什么需要那么多DRAM芯片的原因。DRAM芯片上的每個(gè)引腳每...
2018-11-08 標(biāo)簽:DRAM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 3362 0
ICLR 2019共接收1591篇投稿,創(chuàng)下歷年新高
我建議你們將會議視為一種“必須申請的免費(fèi)推廣機(jī)會”,它會對已經(jīng)很好的論文有幫助,但評分多少并沒有論文的實(shí)際影響那么重要。如果以后每個(gè)人都開始使用你的re...
2018-11-08 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)GAN強(qiáng)化學(xué)習(xí) 3693 0
2018-11-07 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)MIT深度學(xué)習(xí) 3724 0
深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征,以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)...
2018-11-06 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能深度學(xué)習(xí) 6820 0
11月6日消息,據(jù)國外媒體報(bào)道,科學(xué)家們?nèi)涨凹せ盍耸澜缟献畲蟮拇竽X:一臺擁有100萬個(gè)處理器核心和1200塊互連電路板的超級計(jì)算機(jī),其工作原理和人腦一樣...
2018-11-06 標(biāo)簽:處理器電路板神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1763 0
英特爾AI實(shí)驗(yàn)室推出了高性能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)壓縮工具Distiller
稀疏的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型表示可以被大幅度壓縮。目前很多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能都受制于帶寬,這意味著它們的計(jì)算性能主要取決于可用的帶寬,帶寬不足的情況下硬件需要用更多的時(shí)...
2018-11-06 標(biāo)簽:英特爾神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 4604 0
人工智能的落地有四個(gè)重要的環(huán)節(jié)需要解決
One-Shot Learning旨在通過少數(shù)例子學(xué)習(xí)對象的概念。基于元學(xué)習(xí)的方法與生成數(shù)據(jù)模型結(jié)合,同時(shí)優(yōu)化兩個(gè)模型,從而提升小樣本情況下的準(zhǔn)確性。L...
2018-11-06 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能深度學(xué)習(xí) 6020 0
2018年CNCC大會“神經(jīng)形態(tài)芯片與神經(jīng)形態(tài)計(jì)算機(jī)”
然而,較長的開發(fā)周期和傳統(tǒng)的FPGA加速性能不足使其無法廣泛使用。汪玉介紹了一個(gè)完整的設(shè)計(jì)流程,采用深度壓縮和數(shù)據(jù)量化來利用算法中的冗余并降低計(jì)算和存儲...
2018-11-05 標(biāo)簽:芯片存儲器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 5549 0
地平線推出XForce邊緣AI計(jì)算平臺與未來城市解決方案
國內(nèi)AI初創(chuàng)公司地平線推出了一系列其自主研發(fā)的AI芯片產(chǎn)品,并發(fā)布了基于AI芯片的未來城市解決方案。
2018-11-02 標(biāo)簽:處理器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ai 5465 0
由于TensorBoard是用于在訓(xùn)練期間可視化模型性鞥的最佳TensorFlow功能之一,AdaNet可與其無縫集成,以監(jiān)控子網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練,集合組合和性能...
2018-11-01 標(biāo)簽:谷歌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)化學(xué)習(xí) 2671 0
第一個(gè)支持圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的并行處理框架出現(xiàn)了
雖然SAGA可以被認(rèn)為是GAS(Gather-Apply-Scatter)模型的變體,但SAGA-NN模型中的用戶定義函數(shù)允許用戶通過使用數(shù)據(jù)流抽象來表...
2018-11-01 標(biāo)簽:微軟神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 3956 0
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以在數(shù)小時(shí)內(nèi)“聽”所有巴赫和莫扎特的音樂,還可以讓自己再莎士比亞的作品中進(jìn)行訓(xùn)練和學(xué)習(xí),從而創(chuàng)作出還算“湊合”的作品。人工創(chuàng)造的想法已經(jīng)變得如...
2018-10-31 標(biāo)簽:機(jī)器人神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI 4462 0
【連載】深度學(xué)習(xí)筆記13:Tensorflow實(shí)戰(zhàn)之手寫mnist手寫數(shù)字識別
2018-10-30 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 8220 0
【連載】深度學(xué)習(xí)筆記12:卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的Tensorflow實(shí)現(xiàn)
2018-10-30 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI人工智能 4053 0
機(jī)器學(xué)習(xí)開源項(xiàng)目排名前10的項(xiàng)目
Ngx 是一個(gè)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的視覺生成器和混合器,能夠利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行 VJing 過程。它將 pix2pix (使用 cGAN 的圖像到圖像轉(zhuǎn)換)作為 ...
2018-10-30 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 5160 0
聶衛(wèi)平與Mate 20系列在發(fā)布會展示了精彩的人機(jī)對弈
而且據(jù)說聶衛(wèi)平圍棋道場的研發(fā)團(tuán)隊(duì)將深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型移植于專為華為Mate 20系列手機(jī)設(shè)計(jì)的圍棋對弈App中,實(shí)現(xiàn)完全由手機(jī)本地AI驅(qū)動即可進(jìn)行對弈功能...
2018-10-29 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)華為麒麟980 3579 0
【連載】深度學(xué)習(xí)筆記11:利用numpy搭建一個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2018-10-30 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 3084 0
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