人工智能的风潮从技术一路蔓延到硬件，让“芯片”成为今年行业里盛极一时的主题。人们关注通用芯片领域里CPU和GPU不断刷新的基准(benchmark)，更对专用芯片(ASIC)领域不同场景下不断问世的解决方案表示出了空前的热情。 而众所周知，在专用芯片与通用芯片中间，还有一个更为灵活，也更为神秘的领域：FPGA。无论是英特尔天价的收购还是微软与 IBM 雄心勃勃的计划，都让人对其更加好奇。而“万能芯片”的名称，以及多样化的职责范围：它可以是智能手机里不起眼的一个小组件，也可以是数千美金一块的开发板，也
人工智能的风潮从技术一路蔓延到硬件，让“芯片”成为今年行业里盛极一时的主题。人们关注通用芯片领域里CPU和GPU不断刷新的基准(benchmark)，更对专用芯片(ASIC)领域不同场景下不断问世的解决方案表示出了空前的热情。 而众所周知，在专用芯片与通用芯片中间，还有一个更为灵活，也更为神秘的领域：FPGA。无论是英特尔天价的收购还是微软与 IBM 雄心勃勃的计划，都让人对其更加好奇。而“万能芯片”的名称，以及多样化的职责范围：它可以是智能手机里不起眼的一个小组件，也可以是数千美金一块的开发板，也
深度学习概述 o 受限玻尔兹曼机和深度信念网络 o Dropout o 处理不平衡的技巧 o SMOTE ：合成少数过采样技术 o 神经网络中对成本敏感的学习 深度学习概述 在 2006 年之前，训练深度监督前馈神经网络总是失败的，其主要原因都是导致过度拟合，即训练错误减少，而验证错误增加。 深度网络通常意味着具有多于 1 个隐藏层的人工神经网络。训练深层隐藏层需要更多的计算能力，具有更深的深度似乎更好，因为直觉神经元可以使用下面图层中的神经元完成的工作，从而导致数据的分布式表示。
全球领先的基于云计算的数据和分析解决方案供应商Teradata天睿公司(Teradata Corporation)宣布，旗下子公司Think Big Analytics咨询部门已加入NVIDIA服务交付合作伙伴计划(NVIDIA Service Delivery Partner)。目前，NVIDIA图形处理器(GPU)广泛应用于深度学习、人工智能(AI)、加速分析应用等技术。作为该计划成员，Think Big Analyt
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