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语言加工的神经计算模型

语音韵律及其神经基础 Science：鸣唱学习和口语的演化 PNAS：婴儿大脑中语言的正交神经编码语前婴儿与成人相似的语音统计学习模式：来自神经夹带的证据 Nature子刊：脑卒中后失语症语言恢复的神经计算基础本文专门考虑匹配时间序列大脑数据的神经计算模型，以阐明语言学家感兴趣的问题。它更新了Stowe et al. (2005) 使用大脑特定区域语言加工的计算模型。 神经计算模型可能有助于揭示大脑机制如何在不同类型的语言中进行不同的分配。 5. 打开黑盒子以了解机制上一节讨论的语言特征是人类语言加工的候选模型执行的句法和语义计算的输出。表1.与神经计算模型一起使用的公开可用的神经语言学数据集。总结：当前，研究者们可以测试更细粒度的大脑/语言相关性。在一个神经计算模型中同时考虑多种语言对于得出一般结论至关重要。随着网络规模的语料库的出现，相信这是一个现在可以实现的目标。

2022-02-28

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资源 | 基于TensorFlow和Sonnet，DeepMind开源可微神经计算机实现包

选自Github 机器之心编译参与：蒋思源去年 DeepMind 在自然期刊上曾介绍过一种记忆增强式的神经网络形式-可微神经计算机。而近日，DeepMind 开源了可微神经计算机的实现，该实现是基于 TensorFlow 和可在 TensorFlow 中快速构建神经网络的 Sonnet。项目地址：https://github.com/deepmind/dnc 机器之心报道的可微神经计算机：业界 | DeepMind 深度解读 Nature 论文：可微神经计算机资源 | DeepMind 提出的可微神经计算机架构的 TensorFlow 实现该开源包提供可微神经计算机（论文发表在自然期刊）的实现。可微神经计算机是一种循环神经网络。在每一个时间步中，它的状态由当前记忆内容和诸如记忆使用的辅助信息组成，并将在时间 t 的输入映射到时间 t 的输出。

2018-05-07

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DeepMind可微分神经计算机-论文中文解读

又是一篇deepmind发表在nature上的文章，还记得前面2篇吗？一篇是DQN，一篇讲AlphaGo。发表在nature上的论文格式不太一样，正文只是简单描述一下思路和成果。附录里面才是主要的技术细节。今天只探讨一下正文里面的内容（推荐先了解论文Neural Turing machines，这两篇论文的作者都是一波人）。后续有机会继续看看技术细节。

2018-07-25

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英特尔Movidius推神经计算棒，可在终端运行神经网络

英特尔表示，Movidius神经计算棒(Neural Computer Stick)是世界上第一款采用USB格式的AI加速器，这个计算棒能够编译并加速边缘神经网络。有外媒分析认为，Movidius神经计算棒是AI从云端走向终端设备的又一个标志，Movidius的这款产品填补了市场的空白，有助于加速AI民主化的进程。虽然概念很好，但是受限于计算性能，Movidius的这款神经计算棒到底能走多远，还有待市场验证。

AI科技大本营

2018-04-26

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业界 | 英特尔发布Movidius Myriad X VPU：提出神经计算引擎

通过全新神经计算引擎（Neural Compute Engine）的加速，VPU 可以在功耗很低的情况下实现每秒万亿次 DNN 计算，英特尔称，这比他们此前的产品速度快上十倍。 Myriad X 的强大之处在于 Movidius 引入了被称之为神经计算引擎（Neural Compute Engine）的新结构，这是一种片上 DNN 加速器。

2018-05-08

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理解计算：从√2到AlphaGo——第2季 神经计算的历史背景

感知机的出现标志着一门称之为“神经计算“的研究领域的诞生，现在更一般说法就是人工神经网络，尽管这个说法现在看起来已经不那么时髦。有意思的是,在20世纪后半，神经科学和计算科学相结合诞生的神经计算(Neural Computing)，显微镜终于和集成电路联系在一起。

SIGAI学习与实践平台

2018-07-02

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英特尔推出升级版VPU：引入神经计算引擎，提速10倍

安妮编译整理量子位出品 | 公众号 QbitAI 今天凌晨，英特尔推出Movidius Myriad X视觉处理单元（VPU），它是一种低功耗系统芯片（SoC），引入了神经计算引擎（Neural 神经计算引擎是一种集成在芯片上的DNN加速器，有了它的助力，Myriad X功率低且性能强，可为无人机、相机、安全系统、VR/AR设备、360度摄像头等设备的视觉和AI应用提供高效解决方案。 △ Myriad X介绍图，左上为芯片与美元5分硬币的大小对比速度的提升很大程度上归功于在Myriad X上引入的神经计算引擎。 △ Myriad X与Myriad 2两者性能对比 神经计算引擎的能力令人印象深刻，但在如此低功率下提供高性能的推理并不简单。 Myriad X主要融合了4个重要的设计元素：灵活的SHAVE处理器：SHAVE处理器的原始性能达到了数百个GFLOPS，加速神经计算引擎的硬件固定功能。

2018-03-27

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DeepMind 可微分神经计算机 DNC 开源，内部架构原理首次曝光

【新智元导读】DeepMind昨夜宣布，将其 Nature 论文研究成果、2016 年引起热议的可微分神经计算机 DNC 开源，相关代码和部署细节已经在 Github 公开。 DNC 结合了神经网络自动学习和传统计算机可读写存储数据的能力，被认为是目前最接近数字计算机的神经计算系统。此次正式开源，想必会吸引众多开发人员和研究者参与改进。在去年10月，DeepMind 发表于 Nature 的一篇论文中，他们提出了一种叫做“可微分神经计算机”（DNC）的混合计算系统，将神经网络和一个外部存储器相结合。现在，DeepMind 将 DNC 开源，公布代码，提供训练教程，名震一时的“可微分神经计算机”的内部细节终于曝光。 ? DeepMind 的 DNC 展示了一种不同与传统数字计算机的“认知神经计算机”，以及对认知和神经科学的启示：现在有一台机器，在不需要事先编程的情况下，能够自己组织信息，解决问题。

2018-03-27

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有记忆会推理的可微分神经计算机，DeepMind现在开源了代码

通过把神经网络和可读写的外部存储器进行结合，可微分神经计算机这种混合学习型神经网络，既能像神经网络那样进行学习，又能像计算机那样处理复杂数据。可微分神经计算机类似一个可微分的函数，能够成功理解复杂的图形结构，比如家谱图或者是交通网络。可微分神经计算机（Differentiable Neural Computer，DNC）是一种特殊的循环神经网络。 ▪ access模块是可微分神经计算机做出逻辑判断的主要位置，因为这是存储器写入和读取的地方。这样的问题，可微分神经计算机可以规划出路线。相关评论对于可微分神经计算机展现出的能力，不来梅大学计算机科学家Herbert Jaegar说：“我认为这可以说是理性的推理。

2018-03-30

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神经计算机AI模型大突破! 训练时间每秒120万帧，创最新记录

神经计算机就像是在AI计算军备竞赛中发出的一个示警信号。 AlexNet到AlphaGo零：计算量增长了300,000倍先来了解一下IBM 的神经计算机吧 IBM神经计算机 IBM的神经计算机由432个节点组成（每16个模块卡中有27个节点），这些节点是IBM 既然对神经计算机有所了解，那么IBM在神经计算机上的首次应用演示，系统是怎么达到创纪录的每秒120万帧的训练时间呢？如果IBM神经计算机测试结果是重复的，则该系统可以用于加速这些AI算法的开发。研究人员在神经计算机中每个卡使用了26个节点，对总共416个节点进行了实验。在五个实验过程中，IBM研究人员在神经计算机上运行了59个Atari 2600游戏。

2020-05-26

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