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EEPW首頁(yè) >> 主題列表 >> 深度學(xué)習(xí)

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》全球顧問委員會(huì)、世界經(jīng)濟(jì)論壇全球?qū)＜揖W(wǎng)絡(luò)、世界未來委員會(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，&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。我們并非聚焦于過去，而是關(guān)注未來。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?！　∠葟暮?jiǎn)單的說起來吧!　　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。每一層都是通過該公式簡(jiǎn)單的得到輸出Y。　　數(shù)學(xué)理解　　通過如下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)。它除了可以用來實(shí)現(xiàn)面部和聲音識(shí)別以外，還可通過搜尋大量的醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)來進(jìn)行醫(yī)學(xué)診斷，或者通過搜尋化學(xué)方程式來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)來助陣，無人駕駛攻克三大識(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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NVIDIA黃仁勛看產(chǎn)業(yè)：10年內(nèi)有重大變革

  • 獨(dú)特眼光加上敏銳的觀察，NVIDIA成了今年最火熱的股票之一，不過英特爾也不甘示弱，今年3月中旬，宣布以153億美元的價(jià)格，收購(gòu)自動(dòng)駕駛技術(shù)先驅(qū)公司，看來國(guó)際間的這股AI風(fēng)潮，幾年之內(nèi)將成為業(yè)界中炙手可熱的話題。
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湯曉鷗談AI：深度學(xué)習(xí)三大核心要素

  • 　　5月20日，以“科研·產(chǎn)業(yè)·融合”為主題的2017CCF青年精英大會(huì)在北京召開。本屆大會(huì)由中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)主辦，科技創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)服務(wù)平臺(tái)Xtecher協(xié)辦。 　　中國(guó)工程院院士趙沁平、香港中文大學(xué)教授湯曉鷗、百度創(chuàng)始七劍客之一雷鳴、清華大學(xué)教授鄭緯民、IEEE Fellow陳熙霖、中國(guó)人民大學(xué)教授杜小勇、中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)秘書長(zhǎng)杜子德、中國(guó)人民大學(xué)信息學(xué)院院長(zhǎng)文繼榮、紅杉資本合伙人周逵、高榕資本創(chuàng)始合伙人岳斌、寰景信息董事長(zhǎng)陳擁權(quán)、CCF YOCSEF學(xué)術(shù)委
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深度學(xué)習(xí)之GoogLeNet解讀

  • 　　提出背景　　?始于LeNet-5，一個(gè)有著標(biāo)準(zhǔn)的堆疊式卷積層冰帶有一個(gè)或多個(gè)全連接層的結(jié)構(gòu)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。通常使用dropout來針對(duì)過擬合問題?！　?為了提出一個(gè)更深的網(wǎng)絡(luò)，GoogLeNet做到了22層，利用inception結(jié)構(gòu)，這個(gè)結(jié)構(gòu)很好地利用了網(wǎng)絡(luò)中的計(jì)算資源，并且在不增加計(jì)算負(fù)載的情況下，增加網(wǎng)絡(luò)的寬度和深度。同時(shí)，為了優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量，采用了Hebbian原理和多尺度處理。GoogLeNet在分類和檢測(cè)上都取得了不錯(cuò)的效果。　　?最近深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，大多來源于新的想法，算法以及網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的改
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NVIDIA、英特爾COMPUTEX開講 AI、深度學(xué)習(xí)戰(zhàn)力大比拼

  • COMPUTEX展會(huì)焦點(diǎn)預(yù)計(jì)將圍繞AI最新發(fā)展，尤其是英特爾、NVIDIA將針對(duì)自身CPU、GPU優(yōu)勢(shì)同場(chǎng)較量.
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中國(guó)AI研究超美國(guó)?專家:比如深度學(xué)習(xí)已發(fā)文章數(shù)

  • 　　當(dāng)今世界人工智能領(lǐng)域，有三位頂級(jí)專家被業(yè)內(nèi)奉為“神一樣的人物”，其中兩位來自加拿大，一位來自法國(guó)。他們分別是加拿大多倫多大學(xué)的GeoffreyHinton和蒙特利爾大學(xué)的終身教授YoshuaBengio，以及Facebook人工智能研究部門(FAIR)負(fù)責(zé)人YannLeCun(下稱“LeCun”)——這位來自巴黎的學(xué)者目前擔(dān)任紐約大學(xué)終身教授，他還是紐約大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)中心的創(chuàng)始人。 　　YannLeCun在今年3月走進(jìn)中國(guó)的大學(xué)，
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深度學(xué)習(xí)介紹

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