ylbtech-AI-Info-Micron:用内存解决方案演化神经网络智能 1.返回顶部 1. 用内存解决方案演化神经网络智能 我们的大脑每天会进行数千次极其复杂的操作.无论是提醒我们小心被炉子烫到还是识别文件中的数字和字母,我们的植物性神经系统都能比任何现有的计算机系统更有效地管理复杂的功能.计算机系统可能永远不会达到人脑水平,但神经网络的出现正在缩小两者之间的差距.通过模仿神经元的连接, 神经网络的人工智能水平可以迈上崭新的台阶. 神经网络模仿人类神经元簇 对于像人类大脑一样运作的神经网络…

前置知识   求导 知识地图   回想线性回归和逻辑回归,一个算法的核心其实只包含两部分:代价和梯度.对于神经网络而言,是通过前向传播求代价,反向传播求梯度.本文介绍其中第一部分. 多元分类:符号转换   神经网络是AI世界的一座名山,这座山既神秘又宏大.看过的人都说好,但是具体好在哪里,却不易用语言表述.只有一步一步耐心爬上去,登顶之后才能俯瞰风景.   毫无疑问登顶的过程不会一帆风顺,总会遇到大大小小的困难,然而一旦我们对困难有了心理准备,登顶也不再是件难事.只是看文章不易理解,一起拿出笔和…

1.AI:人工智能(Artificial Intelligence) 2.机器学习:(Machine Learning, ML) 3.深度学习:Deep Learning 人工功能的实现是让机器自己学习,其中深度学习就是其中一种学习方法,深度学习就是基于多层神经网络发展而来,可以简单看成深度学习就是多层神经网络.…

一.计算机视觉 如图示,之前课程中介绍的都是64* 64 3的图像,而一旦图像质量增加,例如变成1000 1000 * 3的时候那么此时的神经网络的计算量会巨大,显然这不现实.所以需要引入其他的方法来解决这个问题. 二.边缘检测示例 边缘检测可以是垂直边缘检测,也可以是水平边缘检测,如上图所示. 至于算法如何实现,下面举一个比较直观的例子: 可以很明显的看出原来6 * 6的矩阵有明显的垂直边缘,通过3 * 3的过滤器(也叫做 "核")卷积之后,仍然保留了原来的垂直边缘特征,虽然这个边缘…

一.为什么要进行实例探究? 通过他人的实例可以更好的理解如何构建卷积神经网络,本周课程主要会介绍如下网络 LeNet-5 AlexNet VGG ResNet (有152层) Inception 二.经典网络 1.LeNet-5 该网络主要针对灰度图像训练的,用于识别手写数字. 该网络是在1980s提出的,当时很少用到Padding,所以可以看到随着网络层次增加,图像的高度和宽度都是逐渐减小的,深度则不断增加. 另外当时人们会更倾向于使用Average Pooling,但是现在则更推荐使用Max…

一.目标定位 这一小节视频主要介绍了我们在实现目标定位时标签该如何定义. 上图左下角给出了损失函数的计算公式(这里使用的是平方差) 如图示,加入我们需要定位出图像中是否有pedestrian,car,motorcycles.注意在这里我们假设图像中只肯呢个存在这三者中的一种或者都不存在,所以共有四种可能. \(P_c=1\)表示有三者中的一种 \(C_1=1\)表示有pedestrian,反之没有 \(C_2=1\)表示有car \(C_3=1\)表示有motorcycles \(b_*\)用于…

一.什么是人脸识别 老实说这一节中的人脸识别技术的演示的确很牛bi,但是演技好尴尬,233333 啥是人脸识别就不用介绍了,下面笔记会介绍如何实现人脸识别. 二.One-shot(一次)学习 假设我们发财了,开了一家公司.然后作为老板的我们希望与时俱进,所以想使用人脸识别技术来实现打卡. 假如我们公司只有4个员工,按照之前的思路我们训练的神经网络模型应该如下: 如图示,输入一张图像,经过CNN,最后再通过Softmax输出5个可能值的大小(4个员工中的一个,或者都不是,所以一一共5种可能性).…

前置知识   求导 知识地图   神经网络算法是通过前向传播求代价,反向传播求梯度.在上一篇中介绍了神经网络的组织结构,逻辑关系和代价函数.本篇将介绍如何求代价函数的偏导数(梯度). 梯度检测   在进入主题之前,先了解一种判断代价函数的求导结果是否正确的方法,这种方法称为梯度检测.现在假设我们已经掌握了反向传播,可以计算出代价函数的偏导数.   当函数只有一个变量时,已知导数是切线的斜率,如果能求出某个点的斜率,也就求出了该点的导数.当ε足够小时(如10的-4次方),θ处的斜率可以近似表示为如…

<?php echo memory_get_usage().PHP_EOL;$a = 1;$b = $a;echo memory_get_usage().PHP_EOL; <?php echo memory_get_usage().PHP_EOL;$a = 1;$b = 1;echo memory_get_usage().PHP_EOL; 第一个比第二个省内存 PS D:\WWW\php-> php .\memery_get_usage.php                      …

准备以下模块中的函数 from aip import AipSpeech import time import os import requests APP_ID = '15420654' API_KEY = 'lHlfGfZyH3pDXqKxQnjZtyBl' SECRET_KEY = 'CLWhR7yoALWV8dFHNWaKGbuyH1cRgQpq' client = AipSpeech(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY) def get_file_content(f…

一.      项目背景 广东劲胜智能集团国家智能制造专项——移动终端金属加工智能制造新模式项目是2015年国家94家智能制1.造专项之一.本项目实施车间为金属CNC加工车间(下称“智能制造示范车间”),拥有多条自动化钻攻生产线的智能车间,智能制造示范车间由大量的国产高速高精钻攻中心.国产机器人.RGV.AGV小车.全自动配料检测系统等硬件及系统组成. 二.      业务特点 易普优APS实施团队通过对客户生产计划排程业务的深入调研,总结出如下业务特点及问题: 电子产品生命周期短,生产计划多变…

ylbtech-AI-Info-Micron-Insight:Micron 美光的技术帮助 CERN 解开宇宙奥秘 1.返回顶部 1. Micron 美光的技术帮助 CERN 解开宇宙奥秘 大约 140 亿年前,大爆炸创造了宇宙.时间的存在.太阳系(例如地球所在的星系),并最终创造生命本身. 从那以后,宇宙一直在膨胀,人类对我们为什么存在以及大爆炸是如何发生的好奇也随之膨胀.这种渴望正驱使银河系的前沿物理学家们在高科技研究设施中一遍又一遍地粉碎亚原子粒子.他们希望通过测量碰撞产生的更小的物质——…

神经网络AI加速器技术 能够直接加速卷积神经网络,还能够直接运行常见的网络框架,如TensorFlow.Caffe.PyTorch,DarkNet等,支持用户定制化的网络和计算类型. 功能特点: ● 数据类型 ○ 16位浮点 ○ 8位定点 ○ 8位/4位整数 ● 网络压缩 ○ 稀疏矩阵 ○ 剪枝 ○ 权值共享 ● 张量计算 ○ Point wise ○ Depth wise ○ 4 dimensions ● 网络层 ○ Conv ○ Full connection ○ Pooling ○ Act…

在人工智能AI芯片与Maker创意接轨(上)这篇文章中,介绍人工智能与深度学习,以及深度学习技术的应用,了解内部真实的作业原理,让我们能够跟上这波AI新浪潮.系列文来到了中篇,将详细介绍目前市面上的各类AI芯片,进一步分析不同类型的芯片. 目前市面上对人工智能(AI)芯片常见的作法大致可分成五大类:通用型的CPU(Central Processing Unit).半通用型的GPU (GraphicsProcessing Unit).半专用型的FPGA (Field Programmable Ga…

中国AI芯“觉醒”的五年 https://www.cnbeta.com/articles/tech/857863.htm 原来 海思的营收已经超过了按摩店(AMD) 没想到.. 十多款芯片问世,多起并购案,这是过去500多天里中国AI芯片的热度.始料未及的事件再次点燃了学界业界和整个舆论场,在人工智能技术跻身世界前列的背景之下,我们开始期待它成为中国芯片的“嫁衣”.人工智能的概念开始伴随着每片新品一个个抛向大众视野. AI芯片指专门针对AI算法的专用集成电路,不同于传统的CPU.GPU,后者虽然…

在OpenShift平台上验证NVIDIA DGX系统的分布式多节点自动驾驶AI训练 自动驾驶汽车的深度神经网络(DNN)开发是一项艰巨的工作.本文验证了DGX多节点,多GPU,分布式训练在DXC机器人驱动环境中运行. 还使用了一个机器人学习平台来驱动深度学习(11.3)的工作负载.目前,OpenShift 3.11已部署在许多大型GPU加速的自动驾驶(AD)开发和测试环境中.这里显示的方法同样适用于新的OpenShift版本,并且可以转移到其他基于OpenShift的集群中. DXC Robo…

明天博士论文要答辩了,只有一张12G二手卡,今晚通宵要搞定10个模型实验 挖槽,突然想出一个T9开天霹雳模型,加载不进去我那张12G的二手卡,感觉要错过今年上台Best Paper领奖   上面出现的问题主要是机器不够.内存不够用.在深度学习训练的时候,数据的batch size大小受到GPU内存限制,batch size大小会影响模型最终的准确性和训练过程的性能.在GPU内存不变的情况下,模型越来越大,那么这就意味着数据的batch size智能缩小,这个时候,梯度累积(Gradient Ac…

1.序言 基于非易失性内存(NVDIMM)的新一代内存条规格已经研制成功,其中集成了DRAM和非易失性存储芯片,能够在完全断电的时候完整保存内存数据,并支持主内存在持久高速高性能计算上的应用.区别于普通内存,以云动为代表的业界厂商将此代革命性的内存产品称为超级内存. 2.超级内存发展背景 图1.存储器性能差异[1] 由图1可以看出,主存储器和HDD硬盘存储器之间存在很大的性能差异,SSDs存储技术虽然缩小了差异,但是差异依然存在,而数据密集型的应用需要快速的访问存储设备. 来自Viking的Ad…

目录 游戏AI是什么? 游戏AI和理论AI 智能的假象 (更新)游戏AI和机器学习 介绍一些游戏AI 4X游戏AI <求生之路>系列 角色扮演/沙盒游戏中的NPC 游戏AI 需要学些什么? 自治智能体 群体智能 感知 状态机(重要) 行为树(重要) 寻路/搜索/规划(重要) 黑板 模糊逻辑(不常用) 杂项技巧 脚本驱动(重要) 机器学习(有潜力) 游戏AI 基本设计 感知 决策 行为 小结 参考 游戏AI是什么? 游戏AI和理论AI 但是值得注意的是,但是游戏AI与理论研究的AI那些有所不同.…

from:https://36kr.com/p/5103044.html 到2020年,大多数先进的ML袖珍电脑(你仍称之为手机)将有能力执行一整套任务.个人助理将变的更加智能,它是打造这种功能的切入点.语音识别会不断优化.私人助理将不仅仅是云端搜索引擎的前端.因为个人AI将有拥有真正处理分析数据的能力,并使用搜索引擎来搜索数据. 以下是我的几个预测: 1)实时健康分析 - 当前,智能手表会监控您的心率和步数,并将其发送到您的手机中,之后手机会将其发送到云端.在不久的将来,您的个人AI将会实时读…

封面: 中国人工智能学会重磅发布 <2018 人工智能产业创新评估白皮书> < 2018 人工智能产业创新评估白皮书>由中国人工智能学会.国家工信安全中心.华夏幸福产业研究院.思保环球联合发布. 白皮书聚焦人工智能的使能技术与应用场景两个层面,基于论文.专利.人才.行业壁垒等多个维度,创新性地构建了人工智能产业创新评估体系,客观评价了当前人工智能产业的创新发展水平,为政府.企业.投资机构布局人工智能提供了借鉴和参考. 研究范围和评价体系随着人工智能迎来第三次发展浪潮,在全球主要国家…

美国时间2月7-12日,AAAI 2020大会在纽约正式拉开序幕,AAAI作为全球人工智能领域的顶级学术会议,每年评审并收录来自全球最顶尖的学术论文,这些学术研究引领着技术的趋势和未来.京东云与AI在本次大会上有10篇论文被AAAI收录,涉及自然语言处理.计算机视觉.机器学习等领域, 充分展现了京东用技术驱动公司成长的发展模式以及技术实力,技术创新和应用落地也成为这些论文最吸引行业关注的亮点. 本届会议共收到的有效论文投稿超过8800篇,其中7737 篇论文进入评审环节,最终录取数量为1591篇…

今年智能手机行业的变化,实在是让人摸不到头脑.一方面是智能手机厂商依然在拿出各种具有噱头的产品,仿佛整个市场还依然热火朝天.但在另一方面,智能手机出货量却出现大幅下滑.据中国信息通信研究院发布的数据显示,今年6月份国内手机市场出货量3661.0万部,同比减少12.4%.上半年国内手机市场累计出货量1.96亿部,同比减少17.8%. 在这样的态势下,智能手机厂商要实现真正的破局,就必须紧抓前沿技术.通过前沿技术来驱动消费者的换新欲望,进而刺激智能手机出货量的提升.目前智能手机厂商手里面看起来有两张…

摘要:AI开发看上去很美,实践起来却不是一件容易的事.一个聪明的开发者知道借助工具提升开发效率,一个智能的平台则会站在开发者的立场,为用户提供贴心服务. 前言 “理想很丰满,现实很骨感.”如果用一句话来描述AI开发的现状,恐怕没有比这句话更合适的了.近两年,人工智能作为朝阳行业引得资本.企业.个人纷纷涌入,大有抢滩登陆之势.尤其是对充满极客精神的开发者来说,都想着在AI开发的浪潮中大显身手,做个时代的弄潮儿. 然而,AI开发看上去很美,实践起来却不是一件容易的事.特别是在这个信息爆炸.技术迭代如…

摘要:针对企业AI开发应用中面临的痛点和难点,为大家带来从实践出发帮助企业构建成熟高效的AI开发流程解决方案. 在数字化转型浪潮席卷全球的今天,AI技术已经成为行业公认的升级重点,正在越来越多的领域为业务带来创新价值.随着行业AI落地逐步加速,企业在开发AI应用的过程中,经常会遇到准备不足.人才紧缺.开发成本高昂等问题,阻碍着AI的落地实践. 在2020年12月20日QCon全球软件开发大会 2020上海站上,华为云AI首席技术布道师陈亮携手四位华为AI领域博士,带来题为"全栈全场景AI应用开发…

Tomcat内存溢出的原因 在生产环境中tomcat内存设置不好很容易出现内存溢出.造成内存溢出是不一样的,当然处理方式也不一样. 这里根据平时遇到的情况和相关资料进行一个总结.常见的一般会有下面三种情况: 1.OutOfMemoryError: Java heap space 2.OutOfMemoryError: PermGen space 3.OutOfMemoryError: unable to create new native thread. Tomcat内存溢出解决方案 对于前两种…

实现我们分类数字的网络 好,让我们使用随机梯度下降和 MNIST训练数据来写一个程序来学习怎样识别手写数字. 我们用Python (2.7) 来实现.只有 74 行代码!我们需要的第一个东西是 MNIST数据.如果有 github 账号,你可以将这些代码库克隆下来, git clone https://github.com/mnielsen/neural-networks-and-deep-learning.git 或者你可以到这里 下载. 顺便说一下, 当我先前说到 MNIST 数据集时,我说…

1.Tomcat内存溢出的原因 生产环境中Tomcat内存设置不好很容易出现内存溢出.造成内存溢出是不一样的,当然处理方式也不一样. 这里根据平时遇到的情况和相关资料进行一个总结.常见的一般会有下面三种情况: OutOfMemoryError: Java heap space OutOfMemoryError: PermGen space OutOfMemoryError: unable to create new native thread. Tomcat内存溢出解决方案 对于前两种情况,在应…

http://view.inews.qq.com/a/20161025A0766200窄带时代的QQQQ是窄带时代极具代表性的产品,在那个网络传输效率比较低的年代,大家还记得Google的首页吗?Google的那个简洁页面,为什么如此简洁?Google诞生于1998年,也是身处窄带时代,你会发现它的首页字节大小是小于1024的,为什么要小于1024字节,因为以太网的MTU(也就是最大传输单元)是1024,Google为了让用户在一个网络包中传输完成,所以它把页面大小降到了1024以下.这是一种极…

练习12.1:在此代码的结尾,b1 和 b2 各包含多少个元素? StrBlob b1; { StrBlob b2 = {"a", "an", "the"}; b1 = b2; b2.push_back("about"); } b2被销毁,b1包含4个元素. 练习12.2:编写你自己的StrBlob 类,包含const 版本的 front 和 back. const string& StrBlob::front() c…