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標簽 > 神經網絡
神經網絡可以指向兩種,一個是生物神經網絡,一個是人工神經網絡。
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深度學習已經改變了我們處理數據的方式,通過使用日益增長的計算“廉價”資源(摩爾定律)來解決現實世界問題,并且能夠完成一些人腦幾乎毫不費力就能完成的認知任務。
這篇題為“分析神經模型的數學推理能力”的論文被創建為一個基準測試集,其他人可以在此基礎上構建,以便開發用于數學學習的神經網絡,類似于Image Net是...
去年12月,Cognizant收購了一家擁有11年歷史的人工智能初創企業“感知技術”(Sentient Technologies)的部分資產,為這項數字...
作為中國人工智能發展的代名詞之一,科大訊飛堅持技術累積、勇于創新應用、立足用戶需求,踐行著人工智能的應用落地,并用人工智能為工作生活帶來效率的提升。
據美國德克薩斯A&M大學官網近日報道,該校領導的科學家團隊和工程師們探索出一種基于材料的方案,它可以模仿負責在人腦內傳遞信息的神經信號,為類腦計算開辟了...
即人工智能是研究人類智能活動的規律,構造具有一定智能的人工系統,研究如何讓計算機去完成以往需要人的智力才能勝任的工作,也就是研究如何應用計算機的軟硬件來...
傳統碰撞算法很難追蹤這些實驗特征,因為碰撞產生的大部分“碎片”都是短暫的。但是神經網絡可以證明在這種情況下很有效。這是因為可以對它們進行實際數據訓練。
全球首款能夠利用自學習深度神經網絡且本地部署的網絡安全分析產品
網絡犯罪在變得愈發復雜。盡管傳統網絡威脅持續存在,由人工智能、機器學習和開源社區加持的高級復雜攻擊也在快速增長。結果就是,組織與其安全防線的升級難以跟上...
目前英特爾和IBM在內的企業正積極探索超低功耗神經模態芯片在不同領域的應用,在未來幾年內隨著 AI+IoT 的發展,神經模態計算將會迎來一波新的熱潮。
視頻的理解與識別是計算機視覺的基礎任務之一。隨著視頻設備和網絡的普通,視頻理解也吸引了越來越多研究者的關注。
人工智能研究已形成了至少幾千種不同的技術路線,其中最成功、影響最大的有兩種,被稱為人工智能的兩種經典思維:“基于模型的暴力法” 與“基于元模型的訓練法”。
據外媒報道,維也納大學的研究人員研發了一種兼顧神經網絡功能的圖像傳感器,該傳感器可以使圖像分析速度相較傳統方式提升近2萬倍。
麻省理工學院已經培訓了AI,可以根據其中的編輯對象生成攝影圖像
在構建AI時,團隊驚訝地發現該系統學會了對象之間的簡單關系-例如,門不會出現在天空和其他地方。雖然該工具可以更輕松地創建偽造圖像,但也可以派上用場來發現...
機器學習是一組數學方法,可使計算機從數據中學習,而無需人工進行編程。然后,可以將所得的算法應用于AI中使用的各種數據和視覺識別任務。
Mythic IPU 利用模擬計算來執行閃存陣列內部的深度神經網絡 (DNN) 推理所需的運算這需要我們以極其嚴苛的精度來仿真數千個模數轉換器 (ADC)。
FortiAI引入深度神經網絡來實現自動化威脅檢測、分析與溯源,進一步豐富Fortinet AI驅動的安全解決方案。
利用超級計算機,研究人員通過模擬太陽系行星一萬年的軌道運動,快速前進。然后,研究小組將模擬過程倒放,將未來撞擊地球的小行星拋出地球,并跟蹤它們的確切位置...
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