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EEPW首頁 >> 主題列表 >> 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 文章 進入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)社區(qū)

面向網(wǎng)絡(luò)邊緣應(yīng)用的新一代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　

  • 介紹了面向網(wǎng)絡(luò)邊緣應(yīng)用的新一代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)——微型二值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可在保持低功耗的同時減少對存儲器的需求。
  • 關(guān)鍵字： 二值  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)  CNN  FPGA  201801  

從零開始：教你如何訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

  • 　　作者從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡單的數(shù)學(xué)定義開始，沿著損失函數(shù)、激活函數(shù)和反向傳播等方法進一步描述基本的優(yōu)化算法。在理解這些基礎(chǔ)后，本文詳細描述了動量法等當(dāng)前十分流行的學(xué)習(xí)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法?！　.?簡介　　本文是作者關(guān)于如何「訓(xùn)練」神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一部分經(jīng)驗與見解，處理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)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(dāng)前比較流行的學(xué)習(xí)算法，例如：　　動量隨機梯度下降法(S
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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是怎樣理解圖片的？谷歌大腦研究員詳解特征可視化

  • 　　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(shù)背后，通常是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 　　不過，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)究竟是怎樣認識圖像的? ? 　　△特征可視化能夠告訴我們神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)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(fā)文深度探索了特征可
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英特爾首個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器揭開面紗，幕后推手是這位42歲的冒險家

  • 　　要了解計算機神經(jīng)系統(tǒng)科學(xué)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(zhàn)身體和精神上的極限。在科學(xué)研究方面，他試圖通過創(chuàng)造受到人腦結(jié)構(gòu)和行為啟發(fā)的芯片和軟件，加速計算機行業(yè)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(chuàng)辦的公司：Nervana。 　　這是一個認證標(biāo)志。英特爾
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英特爾CEO科再奇：業(yè)內(nèi)第一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器發(fā)布 以創(chuàng)新技術(shù)推進人工智能發(fā)展

  • 　　在近日舉行的WSJDLive全球技術(shù)大會上，我談到了認知和人工智能技術(shù)，這兩個新領(lǐng)域?qū)⒏淖兏鱾€行業(yè)和整個世界。與此同時它們也提供了龐大的市場機會，預(yù)計到2020年整個行業(yè)規(guī)模將達到460億美元。英特爾正在這些領(lǐng)域進行開拓性的研究和投入，包括硬件、數(shù)據(jù)算法和分析、技術(shù)創(chuàng)新和收購等?！　∽鳛檫@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(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器(NNP)，這是業(yè)內(nèi)第一個面向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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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深度學(xué)習(xí)入門必須理解這25個概念

  • 　　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)　　1、神經(jīng)元(Neuron)——就像形成我們大腦基本元素的神經(jīng)元一樣，神經(jīng)元形成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)。想象一下，當(dāng)我們得到新信息時我們該怎么做。當(dāng)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)的情況下，神經(jīng)元接收輸入，處理它并產(chǎn)生輸出，而這個輸出被發(fā)送到其他神經(jīng)元用于進一步處理，或者作為最終輸出進行輸出。　　    　　2、權(quán)重(Weights)——當(dāng)輸入進入神經(jīng)元時，它會乘以一個權(quán)重。例如，如果一個神經(jīng)元有兩個輸入，則每個輸入將具有
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每一個深鉆機器學(xué)習(xí)的人都會遇到這七大經(jīng)典問題

  • 　　如果希望了解機器學(xué)習(xí)，或者已經(jīng)決定投身機器學(xué)習(xí)，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(xué)習(xí)就能獲得快速提升。但實際情況是，你很可能已經(jīng)在走彎路。　　科技發(fā)展很快，數(shù)據(jù)在指數(shù)級增長，環(huán)境也在指數(shù)級改變，因此很多時候教科書會跟不上時代的發(fā)展。有時，即便是寫教科書的人，也不見得都明白結(jié)論背后的“所以然”，因此有些結(jié)論就會落后于時代。針對這個問題，第四范式創(chuàng)始人、首席執(zhí)行官戴文淵近日就在第四范式內(nèi)部分享上，向大家介紹了機器學(xué)習(xí)教材中的七個經(jīng)典
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手把手教你在FPGA實例上運行“Hello World”

  • 　　前言　　在4月19號的舊金山AWS技術(shù)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?！　1 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?！　∈褂?/li>
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Google：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)亟需最佳化硬件

  • 　　Google資深研究員Jeff Dean強調(diào)，硬件系統(tǒng)可針對執(zhí)行少量特定的作業(yè)實現(xiàn)優(yōu)化，并形成大量機器學(xué)習(xí)模型，從而打造更強大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)… 　　如果您目前尚未考慮到如何有效利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(deep neural network)來解決您的問題，那么您的腳步必須加快了。至少，根據(jù)Google資深研究員兼深度學(xué)習(xí)人工智能研究計劃(即Google Brain)主持人Jeff Dean是這么認為的。 　　在日前于美國加州舉行的Hot Chips大會專題演講中，Dean介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何大幅改
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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只是AI的一種工具？

  • 　　業(yè)界專家指出，目前所討論的人工智能(AI)其實只是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的誤稱。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)其實還無法實現(xiàn)基本的人類推理和理解力，它們只是在建構(gòu)人工智能漫漫長路上所用到的工具之一... 　　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(neural network)已經(jīng)發(fā)展到“技術(shù)炒作周期”(hype cycle)的顛峰。但根據(jù)日前參加“圖靈獎”(Alan Turing award)50周年紀念活動的專家們表示，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)看似具有廣泛的用途且前景無限，但實際上仍處于發(fā)展的早期階段，同時也存在許多局限性。
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Facebook宣布全面轉(zhuǎn)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能翻譯

  • 　　語言翻譯是一股能夠讓人們組建群體和使世界更加緊密的力量。它可以幫助人們與在海外居住的家庭成員聯(lián)系起來，或者可以更好地了解講不同語言的人們的觀點。通過使用機器翻譯，自動翻譯文章和評論，以打破語言障礙，使得世界各地的人們可以相互溝通。 　　 ? 　　即便體量大如Facebook，想要為20億使用的用戶創(chuàng)造無縫、高精確的翻譯體驗也是很困難的，這需要同時考慮上下文、俚語、打字錯誤、縮寫和語意。為了繼續(xù)提高翻譯質(zhì)量，F(xiàn)acebook團隊最近宣布從基于短語的機器翻譯模型切換到基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的翻譯
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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器大戰(zhàn)一觸即發(fā)

  • 　　隨著許多嵌入式系開始變得「智能」且「自主」，以人工智能(AI)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為導(dǎo)向的嵌入式系統(tǒng)市場即將起飛，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器大戰(zhàn)一觸發(fā)。.. 　　嵌入式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器市場持續(xù)升溫，從智能音箱、無人機到智能燈泡等越來越多的系統(tǒng)準備在本地執(zhí)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以取代傳送至云端進行運算的途徑。 　　Movidius副總裁兼總經(jīng)理Remi El-Ouazzane日前在接受《EE Times》訪問時，將這個成長中的趨勢定義為「讓事情變得更智能與自主的一場競賽」。 　　 　　Remi El-Ouzaane，Movid
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各類處理器大顯身手 人工智能進駐物聯(lián)網(wǎng)終端

  • 　　人工智能終端應(yīng)用的可能性無限，舉凡智能型手機、汽車、照明等，都有機會成為所謂的邊緣運算裝置。 但在過去，運算處理器是在數(shù)據(jù)中心有較為明顯的需求。 目前邊緣運算此一產(chǎn)業(yè)走向的大逆轉(zhuǎn)，已可從各芯片供貨商，如GPU、CPU等，以及硅智財(IP)授權(quán)商紛紛針對人工智能展開布局，推出各自處理器縮小化的解決方案，明顯可見一斑。 　　隨著人工智能的發(fā)展，有越來越多應(yīng)用產(chǎn)品開始在終端上進行實時運算，也就是所謂的邊緣運算。 不過，目前的處理器核心對許多終端裝置來說，功耗仍嫌偏高。 　　AIoT浪潮興起 小型處理器核
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Deep Learning(深度學(xué)習(xí))神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為啥可以識別呢？

  • 　　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，希望大家指正批評，謝謝!那就開始進入正題。　　先從簡單的說起來吧!　　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單的得到輸出Y?！　?shù)學(xué)理解　　通過如下5種對輸入空間(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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人工智能大事件：日本研究人員成功破譯人腦思維

  • 　　日本研究人員已經(jīng)成功借助人工智能破譯了人類的思維和想象，從而在理解人類思想及其背后的大腦機制領(lǐng)域獲得了重大突破。 　　據(jù)阿根廷21世紀趨勢網(wǎng)站6月6日報道，破解人類思維的內(nèi)容是科學(xué)界長久以來的愿望。事實上，此前的種種研究也已經(jīng)實現(xiàn)了破譯人類所見、回憶、想象和夢境的內(nèi)容。 　　例如另一個日本科學(xué)家團隊早在2008年就成功地在電腦屏幕上直接重現(xiàn)了從人類大腦活動中獲取的圖像。 　　但包括這一研究在內(nèi)的其他以往研究都遭遇了難以逾越的障礙，因為每個個體的大腦內(nèi)容都具有其獨特性，因此思維模式的目錄創(chuàng)建很難實
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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹

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