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    举世瞩目的「深度神经网络」如何应用于移动端?

    随着深度学习算法在图像领域中的成功运用,学术界的目光重新回到神经网络上;而随着 AlphaGo 在围棋领域制造的大新闻,全科技界的目光都聚焦在“深度学习”、“神经网络”这些关键词上。与大众的印象不完全一致的是,神经网络算法并不算是十分高深晦涩的算法;相对于机器学习中某一些数学味很强的算法来说,神经网络算法甚至可以算得上是“简单粗暴”。只是,在神经网络的训练过程中,以及算法的实际运用中,存在着许多困难,和一些经验,这些经验是比较有技巧性的。 有道云笔记不久前更新的文档扫描功能中使用了神经网络算法。本文试图以文

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    西电焦李成教授一作:「深度神经网络FPGA」最新研究综述

    ---- 新智元报道   来源:专知 【新智元导读】近年来,随着人工智能与大数据技术的发展,深度神经网络在语音识别、自然语言处理、图像理解、视频分析等应用领域取得了突破性进展。深度神经网络的模型层数多、参数量大且计算复杂,对硬件的计算能力、内存带宽及数据存储等有较高的要求。 FPGA 作为一种可编程逻辑器件,具有可编程、高性能、低能耗、高稳定、 可并行和安全性的特点。其与深度神经网络的结合成为推动人工智能产业应用的研究热点。 本文首先简述了人工神经网络坎坷的七十年发展历程与目前主流的深度神经网络模型,

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    Uber开源Atari,让个人计算机也可以快速进行深度神经进化研究

    Uber近期发布了一篇文章,公开了五篇关于深度神经进化的论文,其中包括发现了遗传算法可以解决深层强化学习问题,而一些流行的方法也可替代遗传算法,如深度Q-learning和策略梯度。这项研究是Salimans等人在2017年进行的,另一种神经进化算法,即进化策略(ES)同样可以解决问题。Uber进一步阐述了以下问题:如何通过更多地探索更新智能体所带来的压力形式来改进ES;ES是如何与梯度下降联系起来的。这些研究花费巨大,通常需要720到3000个CPU,并分布在巨大,高性能的计算集群中,因此对于大多数研究人员、学生、公司和业余爱好者来说,深度神经进化研究似乎遥不可及。

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    深度学习的昨天、今天和明天

    机器学习是人工智能领域的一个重要学科。 自从20世纪80年代以来, 机器学习在算法、理论和应用等方面都获得巨大成功。2006年以来, 机器学习领域中一个叫“ 深度学习” 的课题开始受到学术界广泛关注, 到今天已经成为互联网大数据和人工智能的一个热潮。 深度学习通过建立类似人脑的分层模型结构, 对输入数据逐级提取从底层到高层的特征, 从而能很好地建立从底层信号到高层语义的映射关系。 近年来,谷歌、微软、IBM、百度等拥有大数据的高科技公司相继投入大量资源进行深度学习技术研发, 在语音、图像、自然语言、在线广告等领域取得显著进展。从对实际应用的贡献来说, 深度学习可能是机器学习领域最近这十年来最成功的研究方向。将对深度学习发展的过去和现在做一个全景式的介绍, 并讨论深度学习所面临的挑战, 以及将来的可能方向。

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