- 從數據中尋找出W和B 就是ML的主要任務之一。然而，ML 并沒辦法直接計算出能夠滿足這個目標的W和B 值，但是它會逐步地修正W 和B，來滿足輸入空間與目標空間的對映關系（即規律）。本文將說明ML的逐步（迭代）學習策略及過程。1? ?設定目標（Target）點在上一期里，介紹了從X空間對映到Z 空間的范例，其中提供了已知的X 數據，以及對映的Z 數據。如下表：于是，ML 就來尋找其中的對映規律，并利用W 和B 來表達和記住它。那么，ML（或AI）是如何尋找出W 和B 的呢？答案是：逐步（
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202105 ML 迭代
- 1? ?從三維空間對應出發在前面的范例里，都只使用到簡單的一維和二維的特征（空間）對應。在本文中，將繼續擴大為三維的特征對應。一旦熟悉了三維的特征對應，就能輕易地繼續擴大到更多維的特征對應了。例如下圖，是從三維的X空間對應到二維的Z 空間。其中收集了5 個人的特征數據，每個人都有3 項特征：是否擦口紅、是否穿高跟鞋以及是否抽煙，如下圖所示。此時，已知這5 個人之中，有3 位是女士，另兩位是男士。也就是，人們心中已經將它們區分為兩個類（Class）了。于是，就設定兩個目標值：T=[0,
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202107 三維 ML
- 1? ?記住相關性：使用X*W+B=Y公式在上一期里，曾經說明了人和ML( 機器學習) 一樣都很擅長于將事物從原來的空間對映到另一個空間，例如繪畫、寫作等。在對映過程中，會不斷強化其對共性的記憶強度，因而能從經驗中累積、沉淀其所觀察過事物的共同規律( 即共相)。在ML 領域里，這個X*W+B=Y 的對映公式，扮演核心角色。現在就從最簡單的例子，來仔細觀察，看看如何來找出W和B 的值。請從這個簡單的范例出發：首先從空間對映的視角來看，如下圖所示：這X 空間里已知有2 個值，分別對映到Y
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202104 ML 模型
- 前言人工智能/機器學習（AI/ML）改變了一切，影響著每個行業并觸動著每個人的生
活。人工智能正在推動從5G到物聯網等一系列技術市場的驚人發展。從2012年到
2019年，人工智能訓練集增長了30萬倍，每3.43個月翻一番，這就是最有力的證
明。支持這一發展速度需要的遠不止摩爾定律所能實現的改進，摩爾定律在任何情況下都在放緩，這就要求人工智能計算機硬件和軟件的各個方面都需要不斷的快速改進。從2012年至今，訓練能力增長了30萬倍內存帶寬將成為人工智能持續增長的關鍵焦點領域之一。以先進的駕駛員輔助系
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ADAS ML DRAM 內存
- 混合云數據分析平臺公司?Teradata?日前宣布增強其Teradata Vantage平臺，使協作和無摩擦的數據科學成為現實。通過顯著增加數據科學家、業務分析師、數據工程師、業務領導和其他可能使用不同工具和語言的人員之間的協作，?Vantage?可以使企業通過更強的數據治理和安全性實現更快的數據價值實現，并降低成本。所有Teradata Vantage客戶免費獲得的主要增強功能包括：●? ?擴展了對R和Python的原生支持，具有調用更多Van
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AI ML
- Rambus Inc. 是一家專注于使數據更快更安全并領先業界的silicon IP和芯片提供商。近日，宣布它的?HBM2E內存接口解決方案實現了創紀錄的4 Gbps性能。該解決方案由完全集成的PHY和控制器組成，搭配業界最快的，來自SK hynix的3.6Gbps運行速度的HBM2E DRAM，該解決方案可以從單個HBM2E設備提供460 GB/s的帶寬。此性能可以滿足TB級的帶寬需求，針對最苛刻的AI/ML訓練和高性能的加速器計算（HPC）應用而生。亮點：●? ?完全集成
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HPC AI ML
- 隨著數據中心支持的人工智能（AI）和機器學習（ML）工作負載越來越多，市場需要具備更寬存儲帶寬和更高單機架存儲密度的云級別基礎設施。因此，市場的趨勢是按照如M.2和全球網絡存儲工業協會（SINA）新推出的企業和數據中心固態硬盤外形尺寸（EDSFF） E1.S等行業標準，采用體積更小、且支持第四代PCIeò的非易失性存儲器高速（NVMe?）固態硬盤。這些固態硬盤要求控制器具備體積小和低功耗的特點，能驅動NAND閃存發揮最大潛力，同時保持這種企業級NVMe固態硬盤所需的豐富功能集和可靠性。Microchip
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QLC TLC AI ML SINA IOPS
- 美國高通公司旗下子公司高通技術公司今日宣布，將高通QCS610和QCS410系統單芯片（SoC）導入高通視覺智能平臺（Qualcomm Vision Intelligence Platform）。透過QCS610和QCS410的設計，過去僅見于高階裝置的強大AI和機器學習功能等頂級相機技術，得以進入中階相機區隔；因為在現今智慧城市、商業活動和企業、家庭和車輛場域中，無線邊緣運算的智能功能和強大的連網能力已逐漸成為智能型相機應用上必須克服的障礙。高通技術公司業務發展副總裁Jeffery Torrance表示
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高通 SoC AI ML 智能相機
- 近日，Gartner發布了數據與分析領域的十大技術趨勢，為數據和分析領導者的 新冠疫情（COVID-19） 響應和恢復工作提供指導，并為疫情后的重啟做好準備。數據和分析領導者如果希望在疫情后能持續創新，就需要不斷提高數據處理和訪問的速度，擴大分析規模，在前所未有的市場動蕩中贏得成功 。 數據和分析領導者應檢驗以嘗試以下十大數據和分析趨勢，加快新冠疫情后的恢復：趨勢1：更智能、更高速、更負責的AI到2024年底，75%的企業機構將從 人工智能 （AI）試點
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NLP AI ML
- Microchip Technology Inc.（美國微芯科技公司）近日宣布其 Switchtec? PAX網絡互聯Gen 4 PCIe 交換機系列現已投產，可支持云、數據中心和超大規模計算，以促進人工智能（AI）和機器學習（ML）的發展。與傳統的外設組件互連標準（PCIe）交換機相比，該系列支持更強擴展性、更低延遲和更高性能的復雜結構拓撲。Microchip的Switchtec PAX PCIe系列交換機為需要多主機共享訪問單根I/O虛擬化（SR-IOV）、非易失性存儲器（NVMe
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AI ML
- 目錄第一部分|嵌入式視覺的發展趨勢第二部分|MIPI簡介第三部分|在嵌入式視覺中使用FPGA第四部分|CrossLink FPGA簡介第五部分|應用案例第六部分|使用CrossLink?FPGA進行設計第七部分|設計流程第八部分|小結第九部分|參考資料過去幾年里，嵌入式視覺應用大量涌現，包括從相對簡單的智能視覺門鈴到執行隨機拾取和放置操作的
復雜的工業機器人，再到能夠在無序、地形不斷變化的環境中導航的自主移動機器人（AMR）?？焖俨?
用嵌入式視覺技術的行業包括汽車、消費電子、醫療、機器人、安
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PHY AMR AI ML OSL
- 2019年RF GaAs設備收益下降了近6％，是自2004年以來的最大跌幅。Strategy Analytics 高級半導體應用（ASA）服務最新發布的研究報告《RF GaAs設備行業預測：2018- 2024年》指出，智能手機的出貨量下降是造成GaAs收益下降的主要原因。但報告預測增長將會恢復——到2024年RF GaAs設備收益將接近90億美元，其增長驅動力將是加快步伐的5G網絡和設備部署。Strategy Analytics高級半導體應用（ASA）服務總監Eric Higham指出，“無線應用，尤其
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ASA 預測
- 近日，全球電子元器件與開發服務分銷商e絡盟（隸屬于Farnell）公布針對物聯網（IoT）的最新調研。調研結果表明人工智能（AI）在物聯網設備中已獲廣泛應用，同時該調研還發布了針對關鍵應用市場、推動因素以及物聯網設計工程師所關注問題的最新見解。此次調研突顯出的主要新趨勢是人工智能物聯網（AIoT），它表明真正的物聯網生態系統開端形成。研究顯示，將近一半（49%）的受訪者已經在他們的物聯網應用項目中使用了人工智能，其中機器學習（ML）是使用最多的技術（28%），其次是基于云的人工智能（19%）。隨著人工智能
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AIoT ML
- 恩智浦半導體（NXP Semiconductors N.V）近日宣布針對Arm??Ethos?-U55 microNPU（神經處理單元）建立主要合作關系。這是一種機器學習（ML）處理器，面向資源受限的工業和物聯網（IoT）邊緣設備。作為微控制器（MCU）行業領先的創新者，恩智浦計劃在其基于Arm Cortex??-M的微控制器（MCU）、跨界MCU和應用處理器的實時子系統中實施Ethos-U55。此次擴充建立在公司不斷增長的機器學習產品基礎上，包括最近發布的帶有專用NPU的i.MX 8
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MCU NPU ML
- 貿澤電子 (Mouser Electronics) 近日宣布與NXP Semiconductors合作推出一本全新電子書，書中將共同探討人工智能 (AI) 的無限發展潛能以及幾款針對AI和機器學習 (ML) 解決方案的特定產品。在Imagine the Possibilities（想象無限可能）這本電子書中，貿澤與NXP的專家針對熱門且敏感的AI應用提供了深入的分析，包括語音控制、臉部辨識、自動駕駛和物體識別等。近來AI和ML領域的發展，為技術、產品和行業帶來許多突破性的革新。隨著高性能處理從云
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AI ML
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