神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 文章最新資訊

保持精度又縮小AI模型，英特爾開發(fā)新的訓(xùn)練技術(shù)

一般來說，人工智能模型的大小與它們的訓(xùn)練時(shí)間有關(guān)，因此較大的模型需要更多的時(shí)間來訓(xùn)練，隨后需要更多的計(jì)算。優(yōu)化數(shù)學(xué)函數(shù)(或神經(jīng)元)之間的連接是有可能的，通過一個(gè)稱為修剪的過程，它在不影響準(zhǔn)確性的情況下減少了它們的整體大小。但是修剪要等到訓(xùn)練后才能進(jìn)行。
關(guān)鍵字： AI 英特爾神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

谷歌做了個(gè)機(jī)器人，扔?xùn)|西比人準(zhǔn)多了

越來越多的訓(xùn)練開始讓機(jī)器人擁有像人一樣的「物理直覺」，這能幫助我們完成更多從前做不到的事情。
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嵌入式人工智能技術(shù)開發(fā)及應(yīng)用

　　Development and application of embedded AI technology作者/畢盛華南理工大學(xué) 計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院（廣東廣州 510006）　　摘要：人工智能算法如何有效地運(yùn)行在嵌入式智能終端（即邊緣計(jì)算）是近年研究的熱點(diǎn)，本文從嵌入式人工智能技術(shù)研究的意義以及所面臨的問題入手，并從硬件平臺(tái)、算法設(shè)計(jì)以及算法部署三個(gè)方面展開，闡述嵌入式人工智能技術(shù)開發(fā)的思路，最后通過一個(gè)應(yīng)用實(shí)例說明此開發(fā)過程?！　￡P(guān)鍵詞：邊緣計(jì)算；嵌入式系統(tǒng)；人工智能　　1 研究意義　　隨著“
關(guān)鍵字： 201905 人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

人工智能破譯神經(jīng)活動(dòng)，腦機(jī)接口說出無言心聲

將計(jì)算機(jī)連通人腦，直接讀取意識(shí)，這不是科幻。
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“新人類”即將誕生，AI邁入造人新時(shí)代

人工智能已經(jīng)可以自動(dòng)生成以假亂真的人像照片“忽悠”人類了。憑借“對(duì)抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”，人工智能從“學(xué)習(xí)”和“識(shí)別”進(jìn)化到了“創(chuàng)造”。清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系教授、博士生導(dǎo)師鄧志東將此技術(shù)與深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、AlphaGo并稱為人工智能的三大發(fā)展。
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基于FPGA的車牌識(shí)別系統(tǒng)

車牌識(shí)別主要包括車牌定位檢測(cè)、字符分割和字符識(shí)別三個(gè)部分，現(xiàn)有的車牌識(shí)別系統(tǒng)都依托于類似OpenCV這樣的軟件平臺(tái)，實(shí)際安裝操作非常麻煩，沒有一個(gè)專用的處理器來實(shí)現(xiàn)車牌識(shí)別功能，針對(duì)這一現(xiàn)狀，我們?cè)O(shè)計(jì)了基于紫光PGT180H芯片的車牌識(shí)別系統(tǒng)，利用FPGA的靈活性和高速并行的特點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)了車牌識(shí)別的功能，并在紫光同創(chuàng)開發(fā)板上搭建了車牌識(shí)別系統(tǒng)。
關(guān)鍵字：圖像處理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) FPGA 實(shí)時(shí)處理 201903

密歇根大學(xué)研究人員研發(fā)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 助自動(dòng)駕駛汽車識(shí)別和預(yù)測(cè)行人動(dòng)作

　　據(jù)外媒報(bào)道，美國(guó)密歇根大學(xué)(University of Michigan)研究人員通過關(guān)注人類的步態(tài)、身體對(duì)稱和腳的位置，利用比現(xiàn)在更精確的技術(shù)，教授自動(dòng)駕駛汽車識(shí)別和預(yù)測(cè)行人的行動(dòng)。車輛通過攝像頭、激光雷達(dá)和GPS收集到的數(shù)據(jù)可讓研究人員能夠捕捉到人類行動(dòng)的視頻片段，然后在三維計(jì)算機(jī)模擬中重現(xiàn)。在此基礎(chǔ)上，科學(xué)家們創(chuàng)建了一個(gè)“生物力學(xué)啟發(fā)下的復(fù)發(fā)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”，可對(duì)人類行動(dòng)進(jìn)行分類?！　?jù)研究人員所說，他們能夠利用該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)離汽車50碼處的一個(gè)或幾個(gè)行人的動(dòng)作和未來位置。車輛要想擁有此種必備的預(yù)
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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)突破：給未來的量子AI鋪路

　　日前，意大利的研究人員通過在一臺(tái)實(shí)際的量子計(jì)算機(jī)上運(yùn)行一套特殊的算法，首次研發(fā)出起作用量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。　　來自意大利帕維亞大學(xué)的Francesco Tacchino領(lǐng)導(dǎo)了一個(gè)研究小組，該小組于本月早些時(shí)候在ArXiv上傳了名為《在實(shí)際量子處理器上實(shí)現(xiàn)的人工神經(jīng)元》的預(yù)稿?！　母旧现v，他們研發(fā)了一種在量子計(jì)算機(jī)上運(yùn)行的單層人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)(artificial neural network，ANN)，這種初步的ANN被稱為感知器，作為構(gòu)成更成熟的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本部分?！　〈饲霸诹孔酉到y(tǒng)內(nèi)創(chuàng)建感知器的相關(guān)嘗
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可用于自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及深度學(xué)習(xí)

CEVA 汽車市場(chǎng)營(yíng)銷主管 Jeff VanWashenova高級(jí)輔助駕駛系統(tǒng) (ADAS) 可提供解決方案，用以滿足駕乘人員對(duì)道路安全及出行體驗(yàn)的更高要求。諸如車道偏離
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趨勢(shì)：人工智能領(lǐng)域十大最具成長(zhǎng)性技術(shù)

　　日前，在2018世界機(jī)器人大會(huì)基礎(chǔ)技術(shù)與創(chuàng)新論壇中，中國(guó)電子學(xué)會(huì)發(fā)布了《新一代人工智能十大成長(zhǎng)性技術(shù)展望》，經(jīng)調(diào)研走訪了一批在新一代人工智能技術(shù)及產(chǎn)業(yè)方面具備領(lǐng)先水平和特色的龍頭企業(yè)，拜訪了來自于知名高校、研究機(jī)構(gòu)的人工智能相關(guān)領(lǐng)域?qū)＜覍W(xué)者，系統(tǒng)梳理了權(quán)威智庫和知名戰(zhàn)略咨詢公司的最新報(bào)告，遴選了十項(xiàng)最具特色的成長(zhǎng)性技術(shù)，結(jié)論如下:　　對(duì)抗性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。是指由一個(gè)不斷產(chǎn)生數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊與一個(gè)持續(xù)判別所產(chǎn)生數(shù)據(jù)是否真實(shí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊組成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，創(chuàng)造出近似真實(shí)的原創(chuàng)圖像、聲音和文本數(shù) 據(jù)的技術(shù)。
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斯坦福證明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能直接在光學(xué)芯片上訓(xùn)練

　　日前，美國(guó)斯坦福大學(xué)的研究人員已經(jīng)證明，可以直接在光學(xué)芯片上訓(xùn)練人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?！　∵@一重大突破表明，光學(xué)電路可以實(shí)現(xiàn)基于電子的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵功能，進(jìn)而可以以更便宜、更快速和更節(jié)能的方式執(zhí)行語音識(shí)別、圖像識(shí)別等復(fù)雜任務(wù)。　　斯坦福大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)的負(fù)責(zé)人范汕洄表示，相比使用數(shù)字計(jì)算機(jī)，使用光學(xué)芯片進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算更有效，能夠解決更復(fù)雜的問題，這將增強(qiáng)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的能力。　　雖然光學(xué)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最近已經(jīng)得到實(shí)驗(yàn)證明，但此前的研究是在傳統(tǒng)的數(shù)字計(jì)算機(jī)上使用一個(gè)模型進(jìn)行訓(xùn)練步驟，然后將最終的設(shè)置導(dǎo)入光學(xué)電路。
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人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)之間是什么樣的關(guān)系？

　　最近很長(zhǎng)的一段時(shí)間，人工智能的熱度都維持在一定的高度。但是大家在關(guān)注或研究人工智能領(lǐng)域的時(shí)候，總是會(huì)遇到這樣的幾個(gè)關(guān)鍵詞：深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。那他們之間到底是什么樣的關(guān)系呢?　　先說人工智能，人工智能是在1956年一個(gè)叫達(dá)特茅斯會(huì)議上提出的。更準(zhǔn)確的說是1956年學(xué)者們?cè)跁?huì)議上將他們確定為人工智能，其實(shí)關(guān)于其具體的一些研究，早就已經(jīng)開始了。　　所以人工智能已經(jīng)是有60多年歷史的一個(gè)領(lǐng)域。為什么最近幾年人工智能才逐漸進(jìn)入大眾視野呢?其實(shí)，這幾年的人工智能浪潮已經(jīng)是人工智能的第三次熱度高漲，并遠(yuǎn)
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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器，加速AI時(shí)代

　　據(jù)悉，先進(jìn)視覺影像SoC應(yīng)用技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)廠商Socionext Inc.(以下“索喜科技”或“公司”)宣布推出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器 (Neural Network Accelerator engine，縮寫NNA)，用于優(yōu)化人工智能處理中的邊緣計(jì)算設(shè)備。它具備高速且低功耗的特性，是專用于深度學(xué)習(xí)中推理處理的加速器。相較以往的處理器，NNA在圖像識(shí)別等處理時(shí)性能提升約100倍。公司預(yù)計(jì)于2018年第三季度開始，配合FPGA軟件開發(fā)工具提供產(chǎn)品銷售。此外，搭載有NNA的SoC產(chǎn)品開發(fā)也正在規(guī)劃當(dāng)中?！　‰S著消費(fèi)電子
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中國(guó)人工智能現(xiàn)狀　

分析了國(guó)內(nèi)AI，包括機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)現(xiàn)狀，解讀了基于AI的工業(yè)市場(chǎng)應(yīng)用與發(fā)展，并就國(guó)內(nèi)發(fā)展優(yōu)勢(shì)及下一步走向進(jìn)行了研究。
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AI = 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？這8個(gè)技術(shù)就不是！

　　AI熱潮中，有關(guān)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的聲音最大。然而，AI遠(yuǎn)遠(yuǎn)不止如此。　　目前在AI技術(shù)領(lǐng)域中，投入資金最多的當(dāng)屬對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究了。在眾人眼中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)貌似就是“程序構(gòu)造的大腦”(雖然比喻很不準(zhǔn)確)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念早在20世紀(jì)40年代就被提出，但直到現(xiàn)在，人們對(duì)于神經(jīng)元及大腦的工作方式仍然知之甚少，最近幾年，科研界關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)創(chuàng)新的呼聲越來越強(qiáng)，渴望重啟神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的熱潮……其實(shí)，除了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以外，AI領(lǐng)域中還包含很多更有趣、更新穎，更有前景的技術(shù)，
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