标签:复发性神经网络

有更多的比cnn机器学习
通过布来安梅奥- 09年6月,2021 -评论:1

神经网络——尤其是卷积神经网络(cnn)——已经收到了大量的注意力在过去的几年里,但它们不是唯一有用的机器学习结构。有许多其他方式为机器学习如何解决问题,还有其他机器学习的空间结构。“神经网络能做的这一切真的复合基…»阅读更多

深度学习传播
通过埃德·斯珀林——1月31日,2018 -评论:0

深入学习是大片土地的应用日益受到关注,但比机器学习提供更为微妙和复杂的行为提供了今天。这些属性是特别重要的安全性至关重要的设备,如协助或自主车辆,以及自然语言处理,机器可以识别的单词根据上下文convers……»阅读更多

新材料计算
通过埃德·斯珀林2017年10月- 12 -评论:0

美国能源部推出一个新项目开发材料为高性能计算“极端情况”,为更多的移动版本的人工智能和机器学习。如果成功的话,这项工作在很多层面上有趣的影响。其一,美国能源部的使命包括武器,从能源安全、高性能com……»阅读更多

利用cnn加速系统
通过安Mutschler8月- 10,2017 -评论:0

卷积神经网络(cnn)成为系统性能的一个关键优势,扭转了几十年的趋势,把速度与处理器时钟频率的晶体管数量、指令集架构。即使今天的智能手机和个人电脑,用户很难区分处理器与6、8或16核。但随着阿…»阅读更多

加速神经网络
通过埃德·斯珀林- 4月27日,2017 -评论:2

神经网络获得更多动力的最好方式收集和关键数据从物理世界和处理数字世界。现在的问题是如何加速整个过程。但它不是一个简单的工程挑战。神经网络本身是一个几乎恒定的流量和发展的状态,这使得它的一个移动的标靶。Th……»阅读更多

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