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深度學(xué)習(xí) 文章 最新資訊

AI芯片飛速發(fā)展 算法也需不斷優(yōu)化

  • 有許多公司已經(jīng)認(rèn)識(shí)到了AI所具有的巨大潛力，還研發(fā)出了強(qiáng)大的芯片，以期獲得AI的廣泛應(yīng)用。
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IBM聲稱深度學(xué)習(xí)取得重大突破 大幅降低處理時(shí)間

  • 　　IBM一直在努力促使計(jì)算機(jī)變得更智能化、更人性化。本周該公司宣布，已經(jīng)開發(fā)出一種技術(shù)，可以大幅縮短處理海量數(shù)據(jù)并得出有用結(jié)論的時(shí)間。 　　IBM使用的“深度學(xué)習(xí)”技術(shù)是人工智能(AI)的一個(gè)分支，可模仿人腦的工作原理。它也是微軟、Facebook、亞馬遜和谷歌的重大關(guān)注焦點(diǎn)。 　　IBM的目標(biāo)是將深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)消化數(shù)據(jù)所需要的時(shí)間從數(shù)天縮短到數(shù)小時(shí)。IBM研究所的IBM研究員和系統(tǒng)加速及記憶主管希拉里·亨特(Hillery Hunter)說(shuō)，這些改進(jìn)可以幫助放射
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【E問(wèn)E答】當(dāng)AI深度學(xué)習(xí)模型走進(jìn)死胡同時(shí)該咋辦？

  • 　　深度學(xué)習(xí)是一項(xiàng)龐大又復(fù)雜的工程，在建立深度學(xué)習(xí)模型時(shí)，走進(jìn)死胡同被迫從頭再來(lái)似乎是常事。　　近日，Semantics3網(wǎng)站的聯(lián)合創(chuàng)始人Govind Chandrasekhar在官方博客上發(fā)表了一篇文章，講述了程序員在解決深度學(xué)習(xí)問(wèn)題時(shí)的應(yīng)該自問(wèn)的五個(gè)問(wèn)題。　　Semantics3是一家2012年成立的數(shù)據(jù)科學(xué)初創(chuàng)公司，它創(chuàng)建了一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)，跟蹤產(chǎn)品在網(wǎng)上的銷售過(guò)程，為零售商提供數(shù)據(jù)。對(duì)于Govind Chandrasekhar寫的這篇文章如下：　　研究數(shù)據(jù)科學(xué)是一件悲喜交加的事情。喜
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深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)是否模擬了人類大腦皮層結(jié)構(gòu)？

  • 　　概要：人工智能交融了諸多學(xué)科，而目前對(duì)人工智能的探索還處于淺層面，我們需要從不同角度和層次來(lái)思考，比如人工智能和大腦的關(guān)系。 　　神經(jīng)元 　　在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，神經(jīng)元是最底層的單元，如果用感知機(jī)的模型， wx + b, 加上一個(gè)激活函數(shù)構(gòu)成了全部，輸入和輸出都是數(shù)字，研究的比較清楚。別的不說(shuō)，在參數(shù)已知的情況下，有了輸入可以計(jì)算輸出，有了輸出可以計(jì)算輸入。 　　但在神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域，神經(jīng)元并不是最底層的單位。 　　舉例來(lái)說(shuō)，有人在做神經(jīng)元膜離子通道相關(guān)的工作。一個(gè)神經(jīng)元的輸入，可以分為三部分，從其他
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深度學(xué)習(xí)被「神化」！如何「客觀」看待深度學(xué)習(xí)？

  • 深度學(xué)習(xí)隨著AlphaGo大勝李世石之后被“神話”，很多人認(rèn)為深度學(xué)習(xí)就是挑戰(zhàn)人類智力的“神器”。可是，深度學(xué)習(xí)真的如他們想象的那般“戰(zhàn)無(wú)不勝”嗎?
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英特爾推深度學(xué)習(xí)處理器 加快人工智能創(chuàng)新步伐

  • 　　近日，在法蘭克福舉辦的國(guó)際超級(jí)計(jì)算大會(huì)上，涌現(xiàn)了很多令人興奮的新技術(shù)，驅(qū)動(dòng)著廣泛應(yīng)用于各行各業(yè)的人工智能和深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展。英特爾為人工智能技術(shù)的各個(gè)層面提供了一套廣泛全面的產(chǎn)品組合，其中包括即將推出的英特爾至強(qiáng)可擴(kuò)展處理器以及英特爾現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列(FPGA)，還有即將推出的代號(hào)為Knights Mill的英特爾至強(qiáng)融核處理器，將深度學(xué)習(xí)技術(shù)提升到了一個(gè)新高度。 　　這個(gè)英特爾至強(qiáng)融核系列的新成員是專門針對(duì)深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練進(jìn)行了優(yōu)化，預(yù)計(jì)在2017年第四季度投產(chǎn)。該處理器旨在滿足數(shù)據(jù)科學(xué)家、工程師以
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《科學(xué)美國(guó)人》發(fā)布2017十大新興技術(shù)：醫(yī)療科技領(lǐng)域被看好

  • 　　6月27日，《科學(xué)美國(guó)人》與世界經(jīng)濟(jì)論壇聯(lián)合發(fā)布了2017年全球十大新興技術(shù)。這份榜單由《科學(xué)美國(guó)人》、《科學(xué)美國(guó)人》全球顧問(wèn)委員會(huì)、世界經(jīng)濟(jì)論壇全球?qū)＜揖W(wǎng)絡(luò)、世界未來(lái)委員會(huì)共同選出，涵蓋了在醫(yī)療、計(jì)算機(jī)、環(huán)保等領(lǐng)域的最新技術(shù)，它們?cè)谔岣呱钯|(zhì)量、促進(jìn)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型、保護(hù)地球環(huán)境等方面具有無(wú)限潛能。 　　“新興技術(shù)正在重新定義工業(yè)，它們使傳統(tǒng)的界線變得模糊，在我們前所未見的尺度上創(chuàng)造新的機(jī)遇，”世界經(jīng)濟(jì)論壇管理委員會(huì)成員、第四次工業(yè)革命中心主任Murat Snmez說(shuō)，&ldquo
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迎接“AI革命” 誰(shuí)是領(lǐng)跑者？

  • 人工智能將會(huì)成為下一場(chǎng)“工業(yè)革命”，并為我們的社會(huì)帶來(lái)巨大的變化。
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這七大顛覆性技術(shù)價(jià)值數(shù)十萬(wàn)億美元 深度學(xué)習(xí)值35個(gè)亞馬遜

  • 　　7月2日消息，據(jù)外媒報(bào)道，專注于當(dāng)今顛覆性技術(shù)發(fā)展?jié)摿ρ芯亢屯顿Y的ARK Investment Management公司日前發(fā)布報(bào)告，評(píng)選出最具潛力的七大顛覆性技術(shù)，以及它們最終可能成長(zhǎng)到何種規(guī)模。該公司創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官凱瑟琳·伍德(Catherine Wood)表示：“我們相信創(chuàng)新才是增長(zhǎng)的關(guān)鍵。我們并非聚焦于過(guò)去，而是關(guān)注未來(lái)。我們認(rèn)為公共市場(chǎng)擁有巨大的機(jī)會(huì)，而我們要做的就是把握住機(jī)會(huì)。” 　　1.深度學(xué)習(xí)值35個(gè)亞馬遜 　　深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的分支，而
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中美人工智能市場(chǎng)的概況與對(duì)比

夏季達(dá)沃斯公布年度全球十大新興技術(shù)：量子計(jì)算入圍

  • 　　世界經(jīng)濟(jì)論壇(夏季達(dá)沃斯)6月26日發(fā)布了2017年度全球十大新興技術(shù)榜單(Top 10 Emerging Technologies 2017)，從空氣中提取飲用水的技術(shù)、能將二氧化碳轉(zhuǎn)化為燃料的“人工樹葉”等一系列突破性技術(shù)入選。 　　此榜單由世界經(jīng)濟(jì)論壇與《科學(xué)美國(guó)人》雜志的專家委員會(huì)聯(lián)合選出。能否在解決全球重大挑戰(zhàn)中發(fā)揮作用被視為評(píng)選的首要標(biāo)準(zhǔn)。入選的新型技術(shù)均在改善生活質(zhì)量、促進(jìn)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型和保護(hù)地球環(huán)境等方面具有巨大潛力。評(píng)選委員會(huì)同時(shí)對(duì)入選技術(shù)的成熟程度進(jìn)行評(píng)估，以期
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Deep Learning(深度學(xué)習(xí))神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為啥可以識(shí)別呢？

  • 　　今天看到一些感興趣的東西，現(xiàn)在總結(jié)了給大家分享一下，如果有錯(cuò)，希望大家指正批評(píng)，謝謝!那就開始進(jìn)入正題。　　先從簡(jiǎn)單的說(shuō)起來(lái)吧!　　一、基本變換：層　　一般的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由一層一層堆疊而成的，但是每層究竟在做啥呢?　　我從三個(gè)方面述說(shuō)一下：　　數(shù)學(xué)公式　　Y=a*(W*X+b)11　　其中Y是輸出量，X是輸入量，a()是一個(gè)激活函數(shù)，W是權(quán)重矩陣，b是偏置向量。每一層都是通過(guò)該公式簡(jiǎn)單的得到輸出Y。　　數(shù)學(xué)理解　　通過(guò)如下5種對(duì)輸入空間(輸入向量的集合)的操作，完成輸入空間—>輸出空間的變換(矩陣
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深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)“芯”需求 英特爾能否抓住機(jī)遇成功轉(zhuǎn)型？

  • 在萬(wàn)物互聯(lián)時(shí)代，如何切入大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)和云市場(chǎng)，如何解決英特爾X86架構(gòu)功耗較大等問(wèn)題，如何更好地適應(yīng)物聯(lián)網(wǎng)不同場(chǎng)景下對(duì)芯片的需求，都是英特爾需要努力思考的。
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光子代替電子 新光子芯片助力深度學(xué)習(xí)

  • 　　基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的計(jì)算機(jī)深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)已成為目前計(jì)算機(jī)領(lǐng)域研究的前沿?zé)狳c(diǎn)，它的原理是使人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法模仿人腦從實(shí)踐中學(xué)習(xí)的方式進(jìn)行學(xué)習(xí)。它除了可以用來(lái)實(shí)現(xiàn)面部和聲音識(shí)別以外，還可通過(guò)搜尋大量的醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行醫(yī)學(xué)診斷，或者通過(guò)搜尋化學(xué)方程式來(lái)尋找潛在的新藥合成方式。 　　但是這類的系統(tǒng)的計(jì)算非常復(fù)雜，對(duì)機(jī)器要求很高，即使對(duì)于現(xiàn)有性能最強(qiáng)的計(jì)算機(jī)也不是件容易的事。 　　然而，來(lái)自于MIT的研究團(tuán)隊(duì)和他們的合作者，提出一種新的方法，用光子代替電子，來(lái)進(jìn)行計(jì)算。他們表示這種方法將會(huì)大大提高計(jì)算速度和效
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深度學(xué)習(xí)來(lái)助陣，無(wú)人駕駛攻克三大識(shí)別技術(shù)不在話下

  • 深度學(xué)習(xí)以前的可行駛區(qū)域檢測(cè)，有兩種方法，一是基于雙目攝像頭立體視覺(jué)或者Structure from motion， 二是基于局部特征，馬爾科夫場(chǎng)之類的圖像分割。
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深度學(xué)習(xí)介紹

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