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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

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人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Networks，簡寫為ANNs）也簡稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NNs）或稱作連接模型（Connection Model），它是一種模仿動(dòng)物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)行為特征，進(jìn)行分布式并行信息處理的算法數(shù)學(xué)模型。這種網(wǎng)絡(luò)依靠系統(tǒng)的復(fù)雜程度，通過調(diào)整內(nèi)部大量節(jié)點(diǎn)之間相互連接的關(guān)系，從而達(dá)到處理信息的目的。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Networks，簡寫為ANNs）也簡稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NNs）或稱作連接模型（Connection Model），它是一種模仿動(dòng)物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)行為特征，進(jìn)行分布式并行信息處理的算法數(shù)學(xué)模型。這種網(wǎng)絡(luò)依靠系統(tǒng)的復(fù)雜程度，通過調(diào)整內(nèi)部大量節(jié)點(diǎn)之間相互連接的關(guān)系，從而達(dá)到處理信息的目的。收起

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    深度學(xué)習(xí)中的3個(gè)秘密：集成，知識(shí)蒸餾和自蒸餾
    訓(xùn)練好的模型，用自己蒸餾一下，就能提高性能，是不是很神奇，這里面的原理到底是什么呢，這要從模型集成開始說起。在一篇新論文“Towards Understanding Ensemble, Knowledge Distillation, and Self-Distillation in Deep Learning“中，我們專注于研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練過程中純粹由于隨機(jī)化產(chǎn)生的差異。我們提出了以下問題：除了測(cè)試準(zhǔn)確性上的微小偏差外，從不同隨機(jī)初始化中訓(xùn)練出來的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是否學(xué)習(xí)了非常不同的函數(shù)？如果是這樣，差異從何而來？我們?nèi)绾螠p少這種差異，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更穩(wěn)定，甚至更好？這些問題并非微不足道，它們與深度學(xué)習(xí)中廣泛使用的三種技術(shù)有關(guān)。
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    服務(wù)多重電子應(yīng)用領(lǐng)域、全球排名前列的半導(dǎo)體公司意法半導(dǎo)體(STMicroelectronics，簡稱ST；紐約證券交易所代碼:STM)宣布，松下自行車科技有限公司(Panasonic)宣布采用 STM32F3 微控制器 (MCU) 和邊緣人工智能開發(fā)工具 STM32Cube.AI開發(fā)TiMO A電動(dòng)自行車。意法半導(dǎo)體的邊緣人工智能解決方案為松下提供一個(gè)輪胎壓力監(jiān)測(cè)系統(tǒng)(TPMS)，利用先進(jìn)的人工智
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    人工智能安全關(guān)鍵型系統(tǒng)中的驗(yàn)證和確認(rèn)
    隨著世界各個(gè)國家／地區(qū)紛紛制定人工智能相關(guān)法規(guī)，設(shè)計(jì)基于人工智能的系統(tǒng)的工程師必須滿足這些新出臺(tái)的規(guī)范和標(biāo)準(zhǔn)要求。在 2023 年 10 月 30 日，美國白宮也頒布了一項(xiàng)關(guān)于人工智能法規(guī)的行政命令，強(qiáng)調(diào)穩(wěn)健的驗(yàn)證和確認(rèn)（V&V）過程對(duì)基于人工智能的系統(tǒng)至關(guān)重要。該指令要求人工智能公司報(bào)告和測(cè)試特定模型，以確保人工智能系統(tǒng)按預(yù)期運(yùn)行并滿足指定要求。 人工智能法規(guī)和 V&V 過程將對(duì)
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    Ceva 聯(lián)同汽車和邊緣人工智能領(lǐng)域全新合作伙伴， 擴(kuò)展業(yè)界領(lǐng)先 NPU IP 的人工智能生態(tài)系統(tǒng)
    Visionary.ai公司用于增強(qiáng)相機(jī)應(yīng)用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟件 ISP 和 ENOT.ai公司神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化工具及人工智能輔助工具現(xiàn)可用于 Ceva 的 NeuPro-M NPU 幫助智能邊緣設(shè)備更可靠、更高效地連接、感知和推斷數(shù)據(jù)的全球領(lǐng)先硅產(chǎn)品和軟件IP授權(quán)許可廠商Ceva公司(納斯達(dá)克股票代碼：CEVA) 宣布與兩家瞄準(zhǔn)汽車和視覺邊緣人工智能(Edge AI)應(yīng)用的新合作伙伴結(jié)盟，擴(kuò)大業(yè)界領(lǐng)先的N
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    使用DNN深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)圖像AIGC的開發(fā)-基于米爾瑞薩RZ/G2L開發(fā)板的創(chuàng)新應(yīng)用
    AIGC（即ArtificialIntelligence Generated Content），中文譯為人工智能生成內(nèi)容。簡單來說，就是經(jīng)過大量特征訓(xùn)練過的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來對(duì)新的內(nèi)容或者需求來生成人們需要的創(chuàng)作內(nèi)容，類似使用人類用思考和創(chuàng)造力才能完成的工作過程，而現(xiàn)在可以利用人工智能技術(shù)來替代我們完成。在狹義上AIGC是指利用AI自動(dòng)生成內(nèi)容的生產(chǎn)方式，比如自動(dòng)寫作、自動(dòng)設(shè)計(jì)等。在廣義上，AIGC是指像人類一樣具備生成創(chuàng)造能力的AI技術(shù)，它可以基于訓(xùn)練數(shù)據(jù)和生成算法來完成各類的內(nèi)容生成創(chuàng)作。
  • 超渲力，"芯"生態(tài)---- 逐點(diǎn)半導(dǎo)體視覺處理方案正式發(fā)布
    專業(yè)的視覺處理方案提供商逐點(diǎn)半導(dǎo)體于今日在深圳舉辦2023年度視覺處理方案發(fā)布會(huì)。此次發(fā)布會(huì)以"超渲力，芯生態(tài)"為主題，圍繞技術(shù)、產(chǎn)品、生態(tài)和體驗(yàn)四大模塊，分享如何用技術(shù)布局產(chǎn)品、用產(chǎn)品連接生態(tài)、用生態(tài)賦能體驗(yàn)的思考與實(shí)踐。同時(shí)亮相的還有逐點(diǎn)半導(dǎo)體X7 Gen 2視覺處理器，該處理器作為最新游戲視覺處理方案的重要組成部分，基于分布式計(jì)算架構(gòu)打造，并首次引入公司基于高效神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的AI游戲超分技術(shù)，可大幅降低手機(jī)GPU的算力負(fù)擔(dān)，顯著提升游戲的渲染效率與畫面質(zhì)量，讓高負(fù)載游戲在移動(dòng)端輕松實(shí)現(xiàn)媲美PC端的高畫質(zhì)效果。
  • 特斯拉FSD V12開發(fā)細(xì)節(jié)曝光：訓(xùn)練8個(gè)月輸入超1000萬個(gè)視頻，有時(shí)比馬斯克開得好
    特斯拉FSD V12開發(fā)細(xì)節(jié)曝光：訓(xùn)練8個(gè)月輸入超1000萬個(gè)視頻，有時(shí)比馬斯克開得好
    特斯拉FSD V12系統(tǒng)的開發(fā)細(xì)節(jié)曝光了。雖然馬斯克預(yù)告過FSD V12改變了技術(shù)路線，但讓人意外的是，特斯拉其實(shí)在今年年初才開始訓(xùn)練這個(gè)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能駕駛算法。而就在四個(gè)月后，新系統(tǒng)就已經(jīng)準(zhǔn)備好取代舊系統(tǒng)；八個(gè)月后，全新的FSD V12在馬斯克直播中亮相。這背后則是一條改變的技術(shù)路線，從規(guī)則驅(qū)動(dòng)，到數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)；從分模塊設(shè)計(jì)，到端到端。
  • Transformer流行的背后
    Transformer流行的背后
    許多技術(shù)公司都在大肆宣揚(yáng)自己擁有比其他公司更好的處理transformer算法的解決方案。但其實(shí)業(yè)界transformer的基準(zhǔn)測(cè)試尚未推出。Generative AI（GAI）的蓬勃發(fā)展已經(jīng)顛覆了整個(gè)AI世界，似乎是這樣。大語言模型（LLM），如ChatGPT所示，大多局限于語言建模和文本生成。但transformer（一種支撐LLM和其他GAI應(yīng)用的總體深度學(xué)習(xí)架構(gòu)）提供了一種可用于文本、語音、圖像、3D和視頻等數(shù)據(jù)流或任何傳感數(shù)據(jù)的模型。
  • ST機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案助力車企探索汽車AI可能性
    ST機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案助力車企探索汽車AI可能性
    意法半導(dǎo)體的首款車規(guī)機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案SL-AIAID012401V1由AEKD-AICAR1?評(píng)估套件、AI?人工智能插件和AutoDevKit?車規(guī)開發(fā)板組成，能夠識(shí)別駐車、正常路況、崎嶇道路、車輪側(cè)滑或突然轉(zhuǎn)向四種汽車狀態(tài)。這是一個(gè)難得的機(jī)會(huì)，可以通過測(cè)試和開發(fā)汽車人工智能應(yīng)用，以確定該技術(shù)是否適合這個(gè)市場。事實(shí)上，許多車企還在探索在行業(yè)現(xiàn)階段，機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)他們是否有意義。從頭開始創(chuàng)建算法需要投入大量的人力和資金。把評(píng)估解決方案導(dǎo)入我們的 AutoDevKit 平臺(tái)，可以讓開發(fā)人員更輕松地探索車規(guī)人工智能的可行性。
  • 訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：什么是機(jī)器學(xué)習(xí)？——第二部分
    摘要 本文是系列文章的第二部分，重點(diǎn)介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)的特性和應(yīng)用。CNN主要用于模式識(shí)別和對(duì)象分類。在第一部分文章《卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介：什么是機(jī)器學(xué)習(xí)？——第一部分》中，我們比較了在微控制器中運(yùn)行經(jīng)典線性規(guī)劃程序與運(yùn)行CNN的區(qū)別，并展示了CNN的優(yōu)勢(shì)。我們還探討了CIFAR網(wǎng)絡(luò)，該網(wǎng)絡(luò)可以對(duì)圖像中的貓、房子或自行車等對(duì)象進(jìn)行分類，還可以執(zhí)行簡單的語音識(shí)別。本文重點(diǎn)解釋如何訓(xùn)練這些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
  • 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介：什么是機(jī)器學(xué)習(xí)？——第一部分
    本文討論了CNN相對(duì)于經(jīng)典線性規(guī)劃的優(yōu)勢(shì)，后續(xù)文章《訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：什么是機(jī)器學(xué)習(xí)？——第二部分》將討論如何訓(xùn)練CNN模型，系列文章的第三部分將討論一個(gè)特定用例，并使用專門的AI微控制器對(duì)模型進(jìn)行測(cè)試。
  • 驅(qū)動(dòng)ChatGPT的核心技術(shù)
    有人說ChatGPT顛覆了人們對(duì)聊天機(jī)器人的認(rèn)知，人工智障終于出人工智能的雛形。作為一個(gè)偉大的產(chǎn)品，ChatGPT到底有怎樣的突破創(chuàng)新呢？
  • 多深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的調(diào)度機(jī)制研究
    自動(dòng)駕駛系統(tǒng)依賴于人工智能深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（deep neural networks, DNN）算法來執(zhí)行感知、決策和控制等復(fù)雜任務(wù)。
  • 復(fù)享光學(xué)首次提出薄膜神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 3D NAND多層薄膜量測(cè)獲突破
    據(jù)知名半導(dǎo)體和微電子情報(bào)提供商TechInsights報(bào)道，長江存儲(chǔ)的232層3D NAND閃存X3-9070已經(jīng)實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)，領(lǐng)先于三星、美光、SK海力士等廠商，這也是中國品牌在半導(dǎo)體領(lǐng)域首次領(lǐng)先于國際競爭者。 中國半導(dǎo)體在先進(jìn)制程制造上的持續(xù)重大突破，給國產(chǎn)量檢測(cè)設(shè)備的發(fā)展提出了同樣的要求，只有追求全產(chǎn)業(yè)鏈的整體提升，才能真正保持國際領(lǐng)先。復(fù)享光學(xué)作為國內(nèi)集成電路核心光譜零部件供應(yīng)商，配合設(shè)備廠商

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