标签:人工神经网络

芯片中人工智能的新用途
通过约翰·昆和埃德·斯珀林- 2022年8月11日-评论

人工智能正被部署在许多新应用中，从提高各种终端设备的性能和降低功耗，到出于安全原因发现数据移动中的违规行为。虽然大多数人都熟悉使用机器学习和深度学习来区分猫和狗，但新兴的应用程序显示了如何使用这种能力……»阅读更多

更简单、更快速地训练人工智能
通过布来安梅奥- 2021年11月4日-评论:0

训练一个人工智能模型需要大量的工作和数据。利用现有的培训可以节省时间和金钱，加速使用该模型的新产品的发布。但有几种方法可以做到这一点，最显著的是通过迁移和增量学习，每种方法都有其应用和权衡。迁移学习和增量学习都需要预…»阅读更多

机器学习不仅仅是cnn
通过布来安梅奥- 2021年6月9日-评论

神经网络——尤其是卷积神经网络(cnn)——在过去的几年里受到了大量的关注，但它们并不是唯一有用的机器学习结构。对于机器来说，学习如何解决问题还有许多其他的方法，并且还有替代机器学习结构的空间。“神经网络可以完成所有这些非常复杂的工作……»阅读更多

开发人员转向模拟神经网络
通过布来安梅奥- 2021年5月6日-意见

机器学习(ML)解决方案正在各种各样的行业中激增，但绝大多数的商业实现仍然依赖于数字逻辑的解决方案。除了内存计算之外，模拟解决方案大多局限于大学和神经形态计算的尝试。然而，这种情况正在开始改变。“Everyon…»阅读更多

边缘推理架构激增
通过布来安梅奥- 2021年2月4日-评论:0

两部分中的第一部分。第二部分将深入探讨基本的建筑特征。去年，我们看到了大量用于边缘推断的新机器学习(ML)架构的公告。由于不需要支持训练，但具有低延迟的任务，这些设备展示了极其不同的ML推断方法。“建筑正在发生变化。»阅读更多

尖峰神经网络:研究项目还是商业产品?
通过布来安梅奥- 2020年5月18日-意见:2

峰值神经网络(SNNs)经常被吹捧为一种接近大脑能量效率的方法，但对于这到底意味着什么，人们普遍存在困惑。事实上，关于大脑是如何工作的还存在分歧。有些SNN实现不太像大脑。取决于你与谁交谈，snn要么距离商业化还有很长的路要走，要么已经接近商业化。Th……»阅读更多

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