分析了國內AI，包括機器學習、神經網絡和深度學習現狀，解讀了基于AI的工業市場應用與發展，并就國內發展優勢及下一步走向進行了研究。
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AI 云 神經網絡 201805
AI熱潮中，有關神經網絡的聲音最大。然而，AI遠遠不止如此。
目前在AI技術領域中，投入資金最多的當屬對神經網絡的研究了。在眾人眼中，神經網絡技術貌似就是“程序構造的大腦”(雖然比喻很不準確)。神經網絡的概念早在20世紀40年代就被提出，但直到現在，人們對于神經元及大腦的工作方式仍然知之甚少，最近幾年，科研界關于神經網絡技術創新的呼聲越來越強，渴望重啟神經網絡的熱潮……其實，除了神經網絡以外，AI領域中還包含很多更有趣、更新穎，更有前景的技術，
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AI 神經網絡
AI熱潮中，有關神經網絡的聲音最大。然而，AI遠遠不止如此。
目前在AI技術領域中，投入資金最多的當屬對神經網絡的研究了。在眾人眼中，神經網絡技術貌似就是“程序構造的大腦”(雖然比喻很不準確)。神經網絡的概念早在20世紀40年代就被提出，但直到現在，人們對于神經元及大腦的工作方式仍然知之甚少，最近幾年，科研界關于神經網絡技術創新的呼聲越來越強，渴望重啟神經網絡的熱潮……其實，除了神經網絡以外，AI領域中還包含很多更有趣、更新穎，更有前景的技術，
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AI 神經網絡
在人工智能芯片領域，國外芯片巨頭占據了絕大部分市場份額，不論是在人才聚集還是公司合并等方面，都具有絕對的領先優勢。而國內人工智能初創公司則又呈現百家爭鳴、各自為政的紛亂局面。
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AI 神經網絡
神經網絡非常強大，但是它們需要大量的能量。麻省理工學院的工程師們現開發出了一種新的芯片，可以將神經網絡的功耗降低95%，這也許會使得其可在電池驅動的移動設備上運行。
如今智能手機正變得越來越智能，提供了越來越多的人工智能服務，如數字助理和實時翻譯。但是，為這些服務進行數據運算的神經網絡通常都在云端，智能手機的數據也是在云端來回傳輸。
這并不是一種理想的狀態，因為這需要大量的通信帶寬，并且這意味著潛在的敏感數據正在被傳輸并存儲在不受用戶控制的服務器上。但是，圖形處理器的神經網絡正常運行需要大
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MIT 神經網絡
目前，在許多需要在本地進行數據分析的“永遠在線”的物聯網邊緣設備中，神經網絡正在變得越來越普及，主要是因為可以有效地同時減少數據傳輸導致的延時和功耗。 而談到針對物聯網邊緣設備上的神經網絡，我們自然會想到Arm Cortex-M系列處理器內核，那么如果您想要強化它的性能并且減少內存消耗，CMSIS-NN就是您最好的選擇。基于CMSIS-NN內核的神經網絡推理運算，對于運行時間/吞吐量將會有4.6X的提升，而對于能效將有4.9X的提升。 CMSIS-NN庫包含兩個部分：
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神經網絡 物聯網
Imagination Technologies宣布，推出首套 PowerVR CLDNN 開發工具 (SDK)，可用來在 PowerVR GPU 上開發神經網絡應用程序。這一神經網絡 SDK 可使開發人員輕松地利用 PowerVR 硬件打造卷積神經網絡 (CNN)。套件中包含了 API 和 SDK，以及可用來刻錄到 Acer&nbs
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Imagination 神經網絡
作者從神經網絡簡單的數學定義開始，沿著損失函數、激活函數和反向傳播等方法進一步描述基本的優化算法。在理解這些基礎后，本文詳細描述了動量法等當前十分流行的學習算法。此外，本系列將在后面介紹?Adam?和遺傳算法等其它重要的神經網絡訓練方法。 I.?簡介 本文是作者關于如何「訓練」神經網絡的一部分經驗與見解，處理神經網絡的基礎概念外，這篇文章還描述了梯度下降(GD)及其部分變體。此外，該系列文章將在在后面一部分介紹了當前比較流行的學習算法，例如： 動量隨機梯度下降法(S
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神經網絡
我們總是聽說人工智能在圖像識別上超越了人類，刷臉也逐漸成了生活中司空見慣的事兒。這些圖像識別技術背后，通常是深度神經網絡。
不過，神經網絡究竟是怎樣認識圖像的?
?
△特征可視化能夠告訴我們神經網絡在圖片中尋找的是什么
特征可視化這個強大的工具，就能幫我們理解神經網絡內部的世界，知道它們的工作原理。
谷歌研究員Christopher Olah、Alexander Mordvintsev和Ludwig Schubert今天在distill博客上發文深度探索了特征可
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神經網絡 谷歌
要了解計算機神經系統科學家Naveen Rao，只要看看他的手就行了。
這位42歲的Dr.在滑雪、滑板、騎自行車、輪滑溜冰、駕駛賽車、摔跤和打籃球的生涯中，弄傷了全部的十個手指。
他是一個冒險者，不斷挑戰身體和精神上的極限。在科學研究方面，他試圖通過創造受到人腦結構和行為啟發的芯片和軟件，加速計算機行業進入人工智能的新時代。
讓Rao有別于其他正在嘗試同樣事情的人的是這樣一個事實，英特爾去年以4億美元的價格收購了他在圣地亞哥創辦的公司：Nervana。
這是一個認證標志。英特爾
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英特爾 神經網絡
在近日舉行的WSJDLive全球技術大會上，我談到了認知和人工智能技術，這兩個新領域將改變各個行業和整個世界。與此同時它們也提供了龐大的市場機會，預計到2020年整個行業規模將達到460億美元。英特爾正在這些領域進行開拓性的研究和投入，包括硬件、數據算法和分析、技術創新和收購等。 作為這些工作的一部分，我們今天宣布英特爾將在年底之前出貨英特爾?Nervana?神經網絡處理器(NNP)，這是業內第一個面向神經網絡處理的芯片。在此，我們也很高興能與Facebook密切合作，分享這款新一代人工智能硬件的技
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英特爾 神經網絡
神經網絡基礎 1、神經元(Neuron)——就像形成我們大腦基本元素的神經元一樣，神經元形成神經網絡的基本結構。想象一下，當我們得到新信息時我們該怎么做。當我們獲取信息時，我們一般會處理它，然后生成一個輸出。類似地，在神經網絡的情況下，神經元接收輸入，處理它并產生輸出，而這個輸出被發送到其他神經元用于進一步處理，或者作為最終輸出進行輸出。
2、權重(Weights)——當輸入進入神經元時，它會乘以一個權重。例如，如果一個神經元有兩個輸入，則每個輸入將具有
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深度學習 神經網絡
如果希望了解機器學習，或者已經決定投身機器學習，你會第一時間找到各種教材進行充電，同時在心中默認：書里講的是牛人大神的畢生智慧，是正確無誤的行動指南，認真學習就能獲得快速提升。但實際情況是，你很可能已經在走彎路。 科技發展很快，數據在指數級增長，環境也在指數級改變，因此很多時候教科書會跟不上時代的發展。有時，即便是寫教科書的人，也不見得都明白結論背后的“所以然”，因此有些結論就會落后于時代。針對這個問題，第四范式創始人、首席執行官戴文淵近日就在第四范式內部分享上，向大家介紹了機器學習教材中的七個經典
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機器學習 神經網絡
前言 在4月19號的舊金山AWS技術峰會上，亞馬遜CTO Werner Vogels宣布了多項AWS新功能，其中就包括眾人期待已久的FPGA實例F1。 F1 實例配有最新的 16 nm Xilinx UltraScale Plus FPGA，目前有f1.2xlarge和f1.16xlarge兩種類型，其中f1.2xlarge配備有1個FPGA卡， f1.16xlarge配備有8個FPGA卡。 使用
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FPGA 神經網絡
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