- 目前，在許多需要在本地進行數據分析的“永遠在線”的物聯網邊緣設備中，神經網絡正在變得越來越普及，主要是因為可以有效地同時減少數據傳輸導致的延時和功耗。 而談到針對物聯網邊緣設備上的神經網絡，我們自然會想到Arm Cortex-M系列處理器內核，那么如果您想要強化它的性能并且減少內存消耗，CMSIS-NN就是您最好的選擇?；贑MSIS-NN內核的神經網絡推理運算，對于運行時間/吞吐量將會有4.6X的提升，而對于能效將有4.9X的提升?！ MSIS-NN庫包含兩個部分：
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神經網絡 物聯網
- Imagination Technologies宣布，推出首套 PowerVR CLDNN 開發工具 (SDK)，可用來在 PowerVR GPU 上開發神經網絡應用程序。這一神經網絡 SDK 可使開發人員輕松地利用 PowerVR 硬件打造卷積神經網絡 (CNN)。套件中包含了 API 和 SDK，以及可用來刻錄到 Acer&nbs
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Imagination 神經網絡
- 作者從神經網絡簡單的數學定義開始，沿著損失函數、激活函數和反向傳播等方法進一步描述基本的優化算法。在理解這些基礎后，本文詳細描述了動量法等當前十分流行的學習算法。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網絡訓練方法?！ .?簡介 本文是作者關于如何「訓練」神經網絡的一部分經驗與見解，處理神經網絡的基礎概念外，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前比較流行的學習算法，例如： 動量隨機梯度下降法(S
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神經網絡
- 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。這些圖像識別技術背后，通常是深度神經網絡。
不過，神經網絡究竟是怎樣認識圖像的?
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△特征可視化能夠告訴我們神經網絡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網絡內部的世界，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博客上發文深度探索了特征可
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神經網絡 谷歌
- 要了解計算機神經系統科學家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，不斷挑戰身體和精神上的極限。在科學研究方面，他試圖通過創造受到人腦結構和行為啟發的芯片和軟件，加速計算機行業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辦的公司：Nervana。
這是一個認證標志。英特爾
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英特爾 神經網絡
- 在近日舉行的WSJDLive全球技術大會上，我談到了認知和人工智能技術，這兩個新領域將改變各個行業和整個世界。與此同時它們也提供了龐大的市場機會，預計到2020年整個行業規模將達到460億美元。英特爾正在這些領域進行開拓性的研究和投入，包括硬件、數據算法和分析、技術創新和收購等。 作為這些工作的一部分，我們今天宣布英特爾將在年底之前出貨英特爾?Nervana?神經網絡處理器(NNP)，這是業內第一個面向神經網絡處理的芯片。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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英特爾 神經網絡
- 神經網絡基礎 1、神經元(Neuron)——就像形成我們大腦基本元素的神經元一樣，神經元形成神經網絡的基本結構。想象一下，當我們得到新信息時我們該怎么做。當我們獲取信息時，我們一般會處理它，然后生成一個輸出。類似地，在神經網絡的情況下，神經元接收輸入，處理它并產生輸出，而這個輸出被發送到其他神經元用于進一步處理，或者作為最終輸出進行輸出?！ ?nbsp;
2、權重(Weights)——當輸入進入神經元時，它會乘以一個權重。例如，如果一個神經元有兩個輸入，則每個輸入將具有
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深度學習 神經網絡
- 如果希望了解機器學習，或者已經決定投身機器學習，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，認真學習就能獲得快速提升。但實際情況是，你很可能已經在走彎路?！ 】萍及l展很快，數據在指數級增長，環境也在指數級改變，因此很多時候教科書會跟不上時代的發展。有時，即便是寫教科書的人，也不見得都明白結論背后的“所以然”，因此有些結論就會落后于時代。針對這個問題，第四范式創始人、首席執行官戴文淵近日就在第四范式內部分享上，向大家介紹了機器學習教材中的七個經典
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機器學習 神經網絡
- 前言 在4月19號的舊金山AWS技術峰會上，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。 使用
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FPGA 神經網絡
- Google資深研究員Jeff Dean強調，硬件系統可針對執行少量特定的作業實現優化，并形成大量機器學習模型，從而打造更強大的神經網絡…
如果您目前尚未考慮到如何有效利用深度神經網絡(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Google資深研究員兼深度學習人工智能研究計劃(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介紹神經網絡如何大幅改
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Google 神經網絡
- 業界專家指出，目前所討論的人工智能(AI)其實只是神經網絡的誤稱。神經網絡其實還無法實現基本的人類推理和理解力，它們只是在建構人工智能漫漫長路上所用到的工具之一...
神經網絡(neural network)已經發展到“技術炒作周期”(hype cycle)的顛峰。但根據日前參加“圖靈獎”(Alan Turing award)50周年紀念活動的專家們表示，神經網絡技術看似具有廣泛的用途且前景無限，但實際上仍處于發展的早期階段，同時也存在許多局限性。
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神經網絡 AI
- 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。
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即便體量大如Facebook，想要為20億使用的用戶創造無縫、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。為了繼續提高翻譯質量，Facebook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網絡的翻譯
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- 隨著許多嵌入式系開始變得「智能」且「自主」，以人工智能(AI)神經網絡為導向的嵌入式系統市場即將起飛，神經網絡加速器大戰一觸發。..
嵌入式神經網絡加速器市場持續升溫，從智能音箱、無人機到智能燈泡等越來越多的系統準備在本地執行神經網絡，以取代傳送至云端進行運算的途徑。
Movidius副總裁兼總經理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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神經網絡 人工智能
- 人工智能終端應用的可能性無限，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，運算處理器是在數據中心有較為明顯的需求。 目前邊緣運算此一產業走向的大逆轉，已可從各芯片供貨商，如GPU、CPU等，以及硅智財(IP)授權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。
隨著人工智能的發展，有越來越多應用產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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