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深度神经网络 文章

IBM的8位浮点精度深度神经网络模型解析

  •   在12月初举办的NeurIPS会议上,IBM展示了一款新型人工智能芯片。  IBM的研究人员声称,他们已开发出一个更加高效的模型用于处理神经网络,该模型只需使用8位浮点精度进行训练,推理(inferencing)时更是仅需4位浮点精度。该研究的成果已于2018年12月初在国际电子元件会议(International Electron Devices Meeting,IEDM)和神经信息处理系统大会(Conference on NeuralInformation Processing Syste
  • 关键字: IBM  深度神经网络  

人类和DNN的目标识别稳健性比较

  •   深度神经网络在很多任务上都已取得了媲美乃至超越人类的表现,但其泛化能力仍远不及人类。德国蒂宾根大学等多所机构近期的一篇论文对人类和 DNN 的目标识别稳健性进行了行为比较,并得到了一些有趣的见解。机器之心对该论文进行了编译介绍。  摘要  我们通过 12 种不同类型的图像劣化(image degradation)方法,比较了人类与当前的卷积式深度神经网络(DNN)在目标识别上的稳健性。首先,对比三种著名的 DNN(ResNet-152、VGG-19、GoogLeNet),我们发现不管对图像进行怎样的操
  • 关键字: DNN  深度神经网络  

人工智能与语音识别技术

  • 随着深度神经网络在大规模语音识别任务上获得显著效果提升,大数据的不断完善和涟漪效应的提出,在近十年,中国的人工智能也得到了快速发展。作为国内智能语音与人工智能产业领导者的科大讯飞率先将递归神经网络和卷积神经网络应用到真实在线系统中,并提出了全新的深度神经网络结构FSMN——讯飞构型。
  • 关键字: 深度神经网络  递归神经网络  卷积神经网络  讯飞构型  201604  
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深度神经网络介绍

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