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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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和大腦一樣,神經網絡模型可以執行前饋和循環計算,包括多層的線性—非線性信號變換,一般有數百萬個參數(連接權重),通過調參不斷優化任務執行表現。
在深度神經網絡中,超參數的調整是一項必備技能,通過觀察在訓練過程中的監測指標如損失loss和準確率來判斷當前模型處于什么樣的訓練狀態,及時調整超參數以更...
2019-08-29 標簽:神經網絡 5047 0
聯通大數據智慧樹致力于打造智慧的大數據服務能力,讓數據會說話,為內外部客戶創造創新價值。在應用功能上,主要實現數據資源的統一接入、集中管控和統一服務,將...
2019世界人工智能大會即將在滬開幕,四大版塊體現“三最一超”的特色
華山論劍:最高水平AI技術博覽。代表人工智能芯片發展最新成果的企業芯片墻,將展出國內外7家知名企業的10款芯片產品,包括華為“麒麟810”、高通“驍龍8...
類腦芯片發布據了解,“達爾文2”采用55納米工藝,整個芯片神經元數目達到15萬,這相當于果蠅大腦的神經元數。這些神經元共享神經突觸,一個芯片的神經突觸超...
智能語音交互芯片是近年來AI芯片領域的一個熱門方向,其中終端人工智能語音芯片也被認為有機會進入高速增長期。
據統計,人類每天都會產生2.5 quintillion bytes(10的18次方)的數據,全世界數據總量的90%都是在過去兩年內產生的。IDC預測,2...
隨著量子研究地深入,越來越多的應用場景都加入了量子。近日,科學家利用基于神經網絡的新算法,模擬量子系統的“穩態”。
不同的神經網絡(NN)經過測試、調整和改進,解決了不同的問題。出現了使用AI優化數據分析的各種方法。
人工智能的研究目標是開發能使計算機以智能化方式運行的程序(軟件)。創造出能智能運行多種任務的機器,是20世紀下半葉計算機科學研究者的主要關注點。
最近幾個月很多人都看到了現在有很多方法解決人工智能“大數據問題”從而帶給人工智能巨大推動力,并且已經開始出現一些有趣的突破,可以讓更多的公司和組織使用AI。
雖然神經網絡在近年來 AI 領域取得的成就中發揮了關鍵作用,但它們依舊只是有限可解釋性的黑盒函數近似器。
SocionextSoC 設計與應用技術領導廠商Socionext Inc.(以下“公司”)將于2019年8月15-17日在上海新國際展覽中心展示其在汽...
Microchip推可顯著降低功耗的模擬存儲器技術——SuperFlash memBrain
隨著人工智能(AI)處理從云端轉移至網絡邊緣,電池供電的深度嵌入式設備在執行AI任務(如計算機視覺和語音識別)時正面臨挑戰。
微芯模擬嵌入式SuperFlash技術,提升邊緣AI推理能力
隨著人工智能(AI)處理從云端轉移至網絡邊緣,電池供電的深度嵌入式設備在執行AI任務(如計算機視覺和語音識別)時正面臨挑戰。
在網絡由淺至深的過程中,對于網絡中每一層連接方式的選擇(對于“Runtime” 一文是選擇該層使用的卷積核數量,而對于 “SkipNet”一文是選擇該層...
話題還要轉回來,對于我們這些Maker們來說,想玩這么高大上的人工智能也是挺容易的。我們就拿這個車牌識別系統的人工智能來說,在我們的英特爾開發板上,例如...
端到端的模型可以解決傳統方法中各個模型訓練目標不一致的問題。另外,由于實際中可獲取的文本數據比語音數據多得多,所以往往還會用文本數據訓練一個更好的語言模...
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