实现更大的准确性与变压器实时视觉处理


《变形金刚》,首次提出在谷歌研究论文2017年,最初为自然语言处理(NLP)任务设计的。最近,研究人员应用变压器视觉应用程序和得到了有趣的结果。虽然之前,视觉任务已经由卷积神经网络(cnn),变形金刚已经证明了惊人的适应视觉形象cl等任务……»阅读更多

比起向Software-Equivalent准确性上的基于变压器深神经网络模拟内存设备


文摘:“最近的深度学习的进步是由于不断增加的模型尺寸,与网络日益增长的数百万甚至数十亿的参数。这样巨大的模型要求快速和节能的硬件加速器。我们学习的潜力模拟人工智能基于非易失性内存加速器,尤其是相变内存(PCM), software-equivalent准确的我…»阅读更多

有更多的比cnn机器学习


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

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