神经网络 文章
在人工智能芯片领域，国外芯片巨头占据了绝大部分市场份额，不论是在人才聚集还是公司合并等方面，都具有绝对的领先优势。而国内人工智能初创公司则又呈现百家争鸣、各自为政的纷乱局面。
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AI 神经网络
神经网络非常强大，但是它们需要大量的能量。麻省理工学院的工程师们现开发出了一种新的芯片，可以将神经网络的功耗降低95%，这也许会使得其可在电池驱动的移动设备上运行。
如今智能手机正变得越来越智能，提供了越来越多的人工智能服务，如数字助理和实时翻译。但是，为这些服务进行数据运算的神经网络通常都在云端，智能手机的数据也是在云端来回传输。
这并不是一种理想的状态，因为这需要大量的通信带宽，并且这意味着潜在的敏感数据正在被传输并存储在不受用户控制的服务器上。但是，图形处理器的神经网络正常运行需要大
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MIT 神经网络
目前，在许多需要在本地进行数据分析的“永远在线”的物联网边缘设备中，神经网络正在变得越来越普及，主要是因为可以有效地同时减少数据传输导致的延时和功耗。 而谈到针对物联网边缘设备上的神经网络，我们自然会想到Arm Cortex-M系列处理器内核，那么如果您想要强化它的性能并且减少内存消耗，CMSIS-NN就是您最好的选择。基于CMSIS-NN内核的神经网络推理运算，对于运行时间/吞吐量将会有4.6X的提升，而对于能效将有4.9X的提升。 CMSIS-NN库包含两个部分：
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神经网络 物联网
清华大学研究团队取得重大突破，研发出支持神经网络的芯片，可运用于使用电池的小型设备。
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神经网络 芯片
Imagination Technologies宣布，推出首套 PowerVR CLDNN 开发工具 (SDK)，可用来在 PowerVR GPU 上开发神经网络应用程序。这一神经网络 SDK 可使开发人员轻松地利用 PowerVR 硬件打造卷积神经网络 (CNN)。套件中包含了 API 和 SDK，以及可用来刻录到 Acer&nbs
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Imagination 神经网络
作者从神经网络简单的数学定义开始，沿着损失函数、激活函数和反向传播等方法进一步描述基本的优化算法。在理解这些基础后，本文详细描述了动量法等当前十分流行的学习算法。此外，本系列将在后面介绍 Adam 和遗传算法等其它重要的神经网络训练方法。 I. 简介 本文是作者关于如何「训练」神经网络的一部分经验与见解，处理神经网络的基础概念外，这篇文章还描述了梯度下降(GD)及其部分变体。此外，该系列文章将在在后面一部分介绍了当前比较流行的学习算法，例如： 动量随机梯度下降法(S
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神经网络
我们总是听说人工智能在图像识别上超越了人类，刷脸也逐渐成了生活中司空见惯的事儿。这些图像识别技术背后，通常是深度神经网络。
不过，神经网络究竟是怎样认识图像的?
△特征可视化能够告诉我们神经网络在图片中寻找的是什么
特征可视化这个强大的工具，就能帮我们理解神经网络内部的世界，知道它们的工作原理。
谷歌研究员Christopher Olah、Alexander Mordvintsev和Ludwig Schubert今天在distill博客上发文深度探索了特征可
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神经网络 谷歌
要了解计算机神经系统科学家Naveen Rao，只要看看他的手就行了。
这位42岁的Dr.在滑雪、滑板、骑自行车、轮滑溜冰、驾驶赛车、摔跤和打篮球的生涯中，弄伤了全部的十个手指。
他是一个冒险者，不断挑战身体和精神上的极限。在科学研究方面，他试图通过创造受到人脑结构和行为启发的芯片和软件，加速计算机行业进入人工智能的新时代。
让Rao有别于其他正在尝试同样事情的人的是这样一个事实，英特尔去年以4亿美元的价格收购了他在圣地亚哥创办的公司：Nervana。
这是一个认证标志。英特尔
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英特尔 神经网络
在近日举行的WSJDLive全球技术大会上，我谈到了认知和人工智能技术，这两个新领域将改变各个行业和整个世界。与此同时它们也提供了庞大的市场机会，预计到2020年整个行业规模将达到460亿美元。英特尔正在这些领域进行开拓性的研究和投入，包括硬件、数据算法和分析、技术创新和收购等。 作为这些工作的一部分，我们今天宣布英特尔将在年底之前出货英特尔®Nervana™神经网络处理器(NNP)，这是业内第一个面向神经网络处理的芯片。在此，我们也很高兴能与Facebook密切合作，分享这款新一代人工智能硬件的技
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英特尔 神经网络
神经网络基础 1、神经元(Neuron)——就像形成我们大脑基本元素的神经元一样，神经元形成神经网络的基本结构。想象一下，当我们得到新信息时我们该怎么做。当我们获取信息时，我们一般会处理它，然后生成一个输出。类似地，在神经网络的情况下，神经元接收输入，处理它并产生输出，而这个输出被发送到其他神经元用于进一步处理，或者作为最终输出进行输出。
2、权重(Weights)——当输入进入神经元时，它会乘以一个权重。例如，如果一个神经元有两个输入，则每个输入将具有
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深度学习 神经网络
如果希望了解机器学习，或者已经决定投身机器学习，你会第一时间找到各种教材进行充电，同时在心中默认：书里讲的是牛人大神的毕生智慧，是正确无误的行动指南，认真学习就能获得快速提升。但实际情况是，你很可能已经在走弯路。 科技发展很快，数据在指数级增长，环境也在指数级改变，因此很多时候教科书会跟不上时代的发展。有时，即便是写教科书的人，也不见得都明白结论背后的“所以然”，因此有些结论就会落后于时代。针对这个问题，第四范式创始人、首席执行官戴文渊近日就在第四范式内部分享上，向大家介绍了机器学习教材中的七个经典
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机器学习 神经网络
前言 在4月19号的旧金山AWS技术峰会上，亚马逊CTO Werner Vogels宣布了多项AWS新功能，其中就包括众人期待已久的FPGA实例F1。 F1 实例配有最新的 16 nm Xilinx UltraScale Plus FPGA，目前有f1.2xlarge和f1.16xlarge两种类型，其中f1.2xlarge配备有1个FPGA卡， f1.16xlarge配备有8个FPGA卡。 使用
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FPGA 神经网络
Google资深研究员Jeff Dean强调，硬件系统可针对执行少量特定的作业实现优化，并形成大量机器学习模型，从而打造更强大的神经网络…
如果您目前尚未考虑到如何有效利用深度神经网络(deep neural network)来解决您的问题，那么您的脚步必须加快了。至少，根据Google资深研究员兼深度学习人工智能研究计划(即Google Brain)主持人Jeff Dean是这么认为的。
在日前于美国加州举行的Hot Chips大会专题演讲中，Dean介绍神经网络如何大幅改
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业界专家指出，目前所讨论的人工智能(AI)其实只是神经网络的误称。神经网络其实还无法实现基本的人类推理和理解力，它们只是在建构人工智能漫漫长路上所用到的工具之一...
神经网络(neural network)已经发展到“技术炒作周期”(hype cycle)的颠峰。但根据日前参加“图灵奖”(Alan Turing award)50周年纪念活动的专家们表示，神经网络技术看似具有广泛的用途且前景无限，但实际上仍处于发展的早期阶段，同时也存在许多局限性。
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神经网络介绍
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