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Imagination時昕:異構(gòu)人工智能IP如何賦能數(shù)字化轉(zhuǎn)型2023-05-04 17:24
4月26-28日,民生證券人工智能高峰論壇在北京舉辦,Imagination中國區(qū)戰(zhàn)略市場及生態(tài)副總時昕博士受邀出席,并分享了“異構(gòu)人工智能IP賦能數(shù)字化轉(zhuǎn)型”的主題演講。全社會數(shù)字化轉(zhuǎn)型大勢所趨毫無疑問,AI已經(jīng)滲透經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)各個方面。時昕博士介紹到,當(dāng)前中國企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型整體處于早期階段,目前中國大型企業(yè)基本都已在持續(xù)規(guī)劃投入實(shí)施人工智能項(xiàng)目,而規(guī)模以上 -
Imagination攜手飛槳等多家伙伴聯(lián)合發(fā)布 AI Studio硬件生態(tài)專區(qū)2023-05-04 17:24
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高效理解機(jī)器學(xué)習(xí)2023-05-04 17:24
來源:DeepNoMind對于初學(xué)者來說,機(jī)器學(xué)習(xí)相當(dāng)復(fù)雜,可能很容易迷失在細(xì)節(jié)的海洋里。本文通過將機(jī)器學(xué)習(xí)算法分為三個類別,梳理出一條相對清晰的路線,幫助初學(xué)者理解機(jī)器學(xué)習(xí)算法的基本原理,從而更高效地學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)。原文:MachineLearninginThreeSteps:HowtoEfficientlyLearnIt[1]當(dāng)有志于成為數(shù)據(jù)科學(xué)家的學(xué)習(xí)者 -
50個關(guān)鍵詞,帶你全面了解量子計(jì)算2023-04-27 18:01
量子計(jì)算是一種基于量子效應(yīng)的新型計(jì)算方式,它是以量子比特作為信息編碼和存儲的基本單元,通過大量量子比特的受控演化來完成計(jì)算任務(wù)。以量子計(jì)算為基礎(chǔ)的信息處理技術(shù)的發(fā)展有望引發(fā)新的技術(shù)革命,為大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能、化學(xué)反應(yīng)計(jì)算、材料設(shè)計(jì)、藥物合成等許多領(lǐng)域的研究,提供前所未有的強(qiáng)力手段,對未來社會的科技、經(jīng)濟(jì)、金融,以及國防安全等產(chǎn)生革命性的影響。本文以詞 -
異構(gòu)計(jì)算面臨的挑戰(zhàn)和未來發(fā)展趨勢2023-04-24 19:59
導(dǎo)讀超異構(gòu)和異構(gòu)的本質(zhì)區(qū)別在哪里?這篇文章通過對異構(gòu)計(jì)算的歷史、發(fā)展、挑戰(zhàn)、以及優(yōu)化和演進(jìn)等方面的分析,來進(jìn)一步闡述從異構(gòu)走向異構(gòu)融合(即超異構(gòu))的必然發(fā)展趨勢。1、異構(gòu)計(jì)算的歷史發(fā)展1.1并行計(jì)算的興起1971年Intel發(fā)明全球第一款商用的CPU處理器,在之后的上世紀(jì)70-90年代,CPU(核)經(jīng)歷了翻天覆地的變化:宏觀架構(gòu)有精簡RISC和復(fù)雜CISC路 -
什么是SOC?一文了解系統(tǒng)級芯片的優(yōu)點(diǎn)與挑戰(zhàn)2023-04-24 19:59
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ChatGPT 可替代?以下7 種 AI 工具更專注于編碼2023-04-24 19:59
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如何定義一款好的自動駕駛芯片?2023-04-20 22:01
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2023上海車展首日15款重磅新車,新能源汽車成絕對主角2023-04-20 02:47
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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初學(xué)者的激活函數(shù)指南2023-04-18 09:54
作者:MouâadB.來源:DeepHubIMBA如果你剛剛開始學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),激活函數(shù)的原理一開始可能很難理解。但是如果你想開發(fā)強(qiáng)大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),理解它們是很重要的。但在我們深入研究激活函數(shù)之前,先快速回顧一下神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的基本元素。如果你已經(jīng)熟悉神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作原理,可以直接跳到下一節(jié)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由稱為神經(jīng)元的鏈接節(jié)點(diǎn)層組成,神經(jīng)元通過稱為突觸的加權(quán)