神经网络之父研究了34年前的结果,并想在大脑中寻找AI方法的存在

到目前为止,您所听到的有关人工智能的几乎所有进步仍然基于30年的论文,该论文描述了多层神经网络的训练方法。这就是Geoffrey Hinton在1986年写的“通过反向传播错误学习表示法”。本文具有重要意义。可以说,这是将反向传播算法(Backpropagation algorithm)第一次引入到多层神经网络训练中,这为该算法的后续推广奠定了基础,尤其是在近十年来对人工智能的为发展奠定了基础,但要保持这一进步,我们必须清醒地面对人工智能的局限性。神经网络之父研究了34年前的结果,并想在大脑中寻

哪个优势强?英伟达,英特尔和谷歌已经三足鼎立!

Edge AI(边缘人工智能)仍然是业界关注的焦点,许多人不确定要为其项目选择哪种硬件和平台。今天,我将回顾一些领先和新兴的AI硬件和软件平台。自2012年开始深度学习热潮以来,英伟达一直在其GPU上主导着AI芯片。尽管它们具有高功耗,嘈杂的操作和较高的成本,但他们别无选择。大约3年前,Google宣布他们已经设计了Tensor处理单元(TPU),以加快数据中心的深度学习推理。这触发了成熟的技术公司和初创公司急于推出专门用于数据中心和边缘的专用AI芯片。我们今天谈论的是边缘AI平台。那么,边缘A
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