标签:精度

如何衡量毫升模型精度
通过布来安梅奥- 01年4月,2021 -评论:0

机器学习(ML)是基于旧数据对新数据进行预测。任何机器学习算法的质量最终是由这些预测的质量。然而,没有一个通用的方法来衡量质量在所有毫升应用,这对机器学习的价值和用途广泛的影响。“每一个行业,每一个d…»阅读更多

另一边的AI系统的可靠性
通过埃德·斯珀林- 09年3月,2021 -评论:0

智能添加到无处不在的电子产品会有后果,但不一定是大多数人所期望的。几乎所有电子这些天有一些建在“智能”功能或增加。这可以简单如烟雾报警器时,你会得到提醒电池运行低,家庭学习助手你的日程表,拨打了恒温器向上或向下,或r……»阅读更多

神经网络没有矩阵数学
通过凯瑟琳德比郡- 9月17日,2020 -评论:0

加快的挑战AI系统通常意味着增加更多的处理元素和修剪算法,但是这些方法并不是唯一的前进道路。几乎所有的商业机器学习应用程序依赖于人工神经网络的训练使用大型数据集和反向传播算法。网络分析一个训练的例子,通常分配……»阅读更多

历史的精度
通过李维克9月- 10,2020 -评论:0

我们今天认为理所当然的现代技术的惊人的精度。汽车、电子、机器人、医疗设备都毫不费力地可互换零件组成的工厂,但这并非总是如此。在18世纪晚期大多数事情需要任何类型的精度是由手,一个显著的例子是燧发枪。你看,当时如果……»阅读更多

新的架构,更快的芯片
通过艾德·斯珀林和安Mutschler——8月31日,2020 -评论:0

芯片产业取得进展在多个物理维度和多个架构方法,为巨大的性能增加基于更模块化和异构设计,新的高级包装选项,继续扩展数字逻辑至少两个流程节点。大量的这些变化已经在最近的会议上讨论。我…»阅读更多

重新思考架构基于权力
通过埃德·斯珀林7月- 13,2020 -评论:0

最新的芯片开发从云到网络的边缘看起来一点也不像的设计甚至一两年前。他们架构速度,吞吐量的高速总线和外部互联的定制的加速器和阵列冗余的mac。但许多这些设计几乎没有触及表面的节省电力,这将变得……»阅读更多

挑战Compute-In-Memory加速器
通过凯瑟琳德比郡- 18,2020 -评论:1

compute-in-memory (CIM)加速器不仅取代传统逻辑。这是一个很多比这更复杂。不管加速器内存技术,重新定义的延迟和能源消费特征系统作为一个整体。加速器是由噪声时,计算精度元素,情况变得更加复杂。Tzu-Hsian……»阅读更多

将人工智能芯片使用多大的权力?
通过埃德·斯珀林2020年3月- 12 -评论:1

人工智能和机器学习时的胃口都是力量。在培训方面,他们会充分利用每个可用的处理元素在一个高度并行阵列的处理器和加速器。他们推论方面,将继续优化算法性能最大化系统设计做的任何任务。但与汽车一样,里程变化gre考试……»阅读更多

使用机器学习来打破竖井
通过埃德·斯珀林11月- 13,2019 -评论:0

人工智能解决方案的副总裁杰夫•大卫PDF的解决方案,与半导体工程对机器学习可以应用于半导体制造,它可以用来打破分割在不同的流程步骤,主动学习如何与人类优化算法的输入,以及为什么它是重要的是能够选择不同的不同的算法对不同……»阅读更多

优势在哪里?
通过埃德·斯珀林- 02年10月,2019 -评论:0

高级战略规划主管Mike Fitton Achronix,谈到边缘会是什么样子,如何在符合云的需求进行处理和存储,和这一概念将如何演变。边缘知识中心头条新闻、视频、博客、白皮书所有相关的优势»阅读更多

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