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機器學(xué)習
機器學(xué)習 文章 進(jìn)入機器學(xué)習技術(shù)社區
機器學(xué)習在EDA領(lǐng)域戲份漸重 開(kāi)啟新應用途徑
- 機器學(xué)習(ML)技術(shù)開(kāi)始逐漸在全球電子設計自動(dòng)化(EDA)領(lǐng)域扮演要角，在2017年設計自動(dòng)化會(huì )議(DAC 2017)上超過(guò)2成報告甚至是與機器學(xué)習技術(shù)相關(guān)，不過(guò)機器學(xué)習應用仍未均勻分布，其中資料近用即為一大課題，而安謀(ARM)自2年前開(kāi)始在芯片設計上進(jìn)行關(guān)于程序設計錯誤的大量分析，發(fā)現機器學(xué)習技術(shù)有助于實(shí)現無(wú)程序錯誤的芯片開(kāi)發(fā)，這似乎也開(kāi)啟了運用機器學(xué)習技術(shù)協(xié)助芯片設計的新應用途徑。 根據New Electronics網(wǎng)站報導，安謀技術(shù)服務(wù)團隊工程分析總監Brya
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全新憶阻器超越現有機器學(xué)習系統
- 在當今“大數據”時(shí)代，現有計算機硬件架構已面臨速度和高能耗的瓶頸?？萍既請笥浾呷涨安稍L(fǎng)美國密西根大學(xué)電子工程與計算機系盧偉教授獲悉，他帶領(lǐng)同事研發(fā)出一種全新憶阻器(Memristor)陣列芯片，其處理圖片和視頻等復雜數據的速度和能效，超越了現有最先進(jìn)機器學(xué)習系統。相關(guān)論文發(fā)表在最近一期《自然·納米技術(shù)》雜志上。 目前，用機器學(xué)習來(lái)處理大數據越來(lái)越受重視。不過(guò)現有的機器學(xué)習只是基于現有硬件架構在算法上進(jìn)行革新，在學(xué)習和推理過(guò)程中仍需不斷在處理器和存儲器之間轉移
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FPGA火力支持 百度強化機器學(xué)習布局
- 中國搜索引擎大廠(chǎng)百度已將人工智能、機器學(xué)習視為公司未來(lái)發(fā)展的主要方向，并對相關(guān)領(lǐng)域進(jìn)行大量投資。為了強化其公有云服務(wù)支持人工智能算法的能力，該公司在其全新公有云加速服務(wù)器中部署了賽靈思(Xilinx)的FPGA。百度FPGA云端服務(wù)器是百度云推出的一項全新服務(wù)，其采用高效的賽靈思Kintex FPGA、工具和軟件，能滿(mǎn)足發(fā)展及部署于包含機器學(xué)習和數據安全等硬件加速的數據中心應用需求。 百度云聯(lián)合總經(jīng)理兼百度基礎技術(shù)體系負責人劉煬表示，FPGA能為深度學(xué)習推論、安全及其它高速發(fā)展的數據中心應用提供
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這七大顛覆性技術(shù)價(jià)值數十萬(wàn)億美元 深度學(xué)習值35個(gè)亞馬遜
- 7月2日消息，據外媒報道，專(zhuān)注于當今顛覆性技術(shù)發(fā)展潛力研究和投資的ARK Investment Management公司日前發(fā)布報告，評選出最具潛力的七大顛覆性技術(shù)，以及它們最終可能成長(cháng)到何種規模。該公司創(chuàng )始人兼首席執行官凱瑟琳·伍德(Catherine Wood)表示：“我們相信創(chuàng )新才是增長(cháng)的關(guān)鍵。我們并非聚焦于過(guò)去，而是關(guān)注未來(lái)。我們認為公共市場(chǎng)擁有巨大的機會(huì )，而我們要做的就是把握住機會(huì )。” 1.深度學(xué)習值35個(gè)亞馬遜 深度學(xué)習是機器學(xué)習的分支，而
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未來(lái)5年智能機恐現史上最低成長(cháng)率
- Gartner表示，繼今年全球智能手機銷(xiāo)售成長(cháng)率僅有5%后，未來(lái)5年恐將出現史上最低成長(cháng)率，預估2020年5G手機開(kāi)始量產(chǎn)后，2021年全球將有9,000萬(wàn)部手機支持5G，而在高通與蘋(píng)果的權利金大戰方面，Gartner則認為，弱勢的高通將會(huì )拉大許多Android陣營(yíng)品牌與蘋(píng)果、三星、華為一線(xiàn)品牌之間的技術(shù)差距。 包括中國在內的主要市場(chǎng)，4G智能手機滲透率都已經(jīng)逼近飽和，Gartner表示，2017年全球智能手機銷(xiāo)售成長(cháng)率為5%，在五年內恐將出現史上最低成長(cháng)率，只有新興亞太地區與撒哈拉以南非洲的智
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馬云：人工智能和機器學(xué)習可能導致第三次世界大戰
- 據外媒報道，阿里巴巴創(chuàng )始人馬云(微博)去年花了800個(gè)小時(shí)周游列國。今年，他計劃將這個(gè)時(shí)間提高到1000小時(shí)，以進(jìn)一步推廣他的電商平臺、全球化理念以及人工智能。 本周，在底特律舉行的Gateway '17峰會(huì )上，這位億萬(wàn)富翁接受了媒體采訪(fǎng)，談到了各種話(huà)題。下面是幾個(gè)要點(diǎn)： 權力減少的巨頭 全球最大的上市公司，例如蘋(píng)果、谷歌(微博)母公司Alphabet和亞馬遜，在市場(chǎng)上的霸主地位已越來(lái)越牢固，以至于一些批評家聲稱(chēng)它們已接近于壟斷。 但是，馬云稱(chēng)，隨著(zhù)越來(lái)越多的小企業(yè)接觸互聯(lián)網(wǎng)，
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谷歌搞出個(gè)機器學(xué)習多面手：能處理聲音圖像多種任務(wù)
- 北京時(shí)間6月20日早間消息，谷歌近期發(fā)表的一篇學(xué)術(shù)論文或許為機器學(xué)習未來(lái)的發(fā)展制定了藍圖。這篇論文題為“一種可以進(jìn)行各種學(xué)習的模型”，為可處理多任務(wù)的單一機器學(xué)習模型提供了模板。 谷歌研究員將其稱(chēng)作“MultiModel”(多任務(wù)模型)，并訓練該模型完成一系列任務(wù)，包括翻譯、語(yǔ)言分析、語(yǔ)音識別、圖像識別和對象探測等。盡管結果相對于當前方法并沒(méi)有質(zhì)的飛躍，但這表明，用多種任務(wù)去訓練機器學(xué)習系統將提升其整體性能。 例如，如果用可以勝任的所有任務(wù)來(lái)
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云中的機器學(xué)習：FPGA上的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )
- 人工智能正在經(jīng)歷一場(chǎng)變革，這要得益于機器學(xué)習的快速進(jìn)步。在機器學(xué)習領(lǐng)域，人們正對一類(lèi)名為“深度學(xué)習”算法產(chǎn)生濃厚的興趣，因為這類(lèi)算法具有出色的大數據集性能。在深度學(xué)習中，機器可以在監督或不受監督的方式下從大量數據中學(xué)習一項任務(wù)。大規模監督式學(xué)習已經(jīng)在圖像識別和語(yǔ)音識別等任務(wù)中取得巨大成功。
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谷歌發(fā)布"自動(dòng)機器學(xué)習"技術(shù) AI可自我創(chuàng )造
- 5月24日消息，據Inverse報道，今年5月份，谷歌宣布其人工智能(AI)研究取得重大進(jìn)展，似乎幫助科幻小說(shuō)中最聳人聽(tīng)聞的末日預言成為現實(shí)。谷歌推出名為“自動(dòng)機器學(xué)習(AutoML)”的技術(shù)，在無(wú)需人類(lèi)工程師的支持下，允許AI進(jìn)行自我創(chuàng )造。 從表面上看，這種技術(shù)可能會(huì )讓人覺(jué)得AI發(fā)展終于迎來(lái)“奇點(diǎn)時(shí)刻”，它正在失去控制。但實(shí)際上，谷歌正利用它將機器學(xué)習令人不可思議的力量交到普通人手中。從本質(zhì)上講，AutoML的策略就是利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )設計其他神經(jīng)
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