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正泰线缆队伍成长中!

然而,神经网络的结构多样、数据量大、计算量大的特点,给硬件设计带来了巨大挑战。因此,在设计面向神经网络的高性能、高能效硬件架构时,

好的计算模式应该是怎样的?

为了支持这样的计算模式,架构应该怎样设计?

已经实现的硬件架构,针对具体算法和应用需求,如何配置成最优的计算模式

雷锋网(公众号:雷锋网)本期公开课特邀请到清华大学微纳电子系四年级博

本文根据雷锋网硬创公开课演讲原文整理,并邀请了涂锋斌进行确认,在此感谢。由于全文篇幅过长,分(上)(下)两部分。

清华大学博士生涂锋斌:设计神经网络硬件架构时,我们在思考些什么?(上)|硬创公开课总结

公开课视频:三、架构设计讲完了计算模式的优化,我们接下来针对硬件架构设计给大家做一些分享。我们研究工作的核心主要集中在计算模

针对网络各层的配置信息

架构在片上会存储一些针对网络各层的配置信息(configurationc

即从outputbuffer反馈回outputregs的通路(红线)

另外在ce内部,它也会有一些可重构的数据通路,我们之后会展开。

「ping-pong」缓存设计

我们的设计中必须要考虑的一点,在于我们必须承认,对现有的这些深度神经网络而言,它的计算量数据量非常大,以致无法在片上完整地存储整个网络的数据和权重,所以在计算过程中,我们不得不与外部的存储进行频繁地访

导语:人工智能在视频应用场景中究竟能发挥哪些作用?二者结合又能带来哪些新的商业应用?雷锋网按:视频直播行业在前几年迎来了井喷式爆发,随着人工智能技术的逐渐成熟,视频的也在不断完善,例如大数据、智能追踪、直播互动、广告精准推

那么人工智能在视频应用场景中究竟能发挥哪些作用?二者结合能带来哪些新的商业应用?

本期硬创公开课,雷锋网邀请到了video++人工智能事业部研发teaml

video++专注于消费级视频大流量场景的ai科技公司,以视觉识别和

截至日前,的10000多家企业包括乐视视频、芒果tv、爱奇艺、风行网、浙

以下内容整理自本期公开课,雷锋网(公众号:雷锋网)做了不改变原意的编辑:

一、消费级视频的特点消费级视频作为视频的一个子类,当然具有相对于静态图像

一般而言,视频一般分为两大类:消费级视频和工业级视频。工业级视频指的是

1、数据量大这是消费级视频的第一个特点。随着互联网的发展壮大,很多产品的

2、类别多样再来看消费级视频的第二个特点。其实其本身可分为很多种类,

3、场景复杂上文也提到,工业级视频由于条件固定,所以场景单一

二、人工智能的发展与消费级视频的分析再来了解一下人工智能。

(公众号:雷锋网)硬创公开课演讲原文整理,并邀请了涂锋斌进行确认,在此感谢。由于全文篇幅过长,分

首先做一个自我介绍。我是清华大学微纳电子系的博士生涂锋斌,今年直博四年级,我的导师是魏少军

在经过前面的学术风暴后,我将打开摄像头与大家互动,进入提问环节。

无处不在的神经网络随着人工智能时代的到来,图像识别、语音识别、自然语言处理等智能任务在

谷歌在线翻译;可以说,神经网络在我们的生活中真是无处不在。

导语:本期硬创公开课,雷锋网荣幸地邀请到微软亚洲研究院主管研究员秦涛

为了解决这一问题,在nips2016上,微软亚洲研究院提出了“一种新的机

drl团队介绍我们组主攻方向是机器学习,有好几个小团队,涵盖了多个机器

我们除了做平台外,另一个研究方向是机器学习算法,包括两个团队:

深度学习与强化学习算法团队;

符号学习团队,即希望把一些逻辑、推理包括知识图谱的内容与深度学习、统计

我们还有一个团队侧重于机器学习理论。我们始终认为,机器学习作为一个研究方

具体到我带的深度学习与强化学习团队,主要课题如同ppt上所示的,有四个大方向。对

第二个很重要的方向是轻量级快速算法。目前深度学习或强化学习的训练需要非常多的数据,非常长的训练时间及大量计算资源如gpu。我们设计了一些快速算法,能达到同样的

第三个方向是自主学习。我们意识到深度学习本身效果可以做得很好,但需要研究者

当我们面临一个新的数据集时,可能我们需要花很多时间和代价才能得到一个好的模型。因为需要做很多

我们自主学习的理念有点像在模仿自动驾驶,也就是说,能否通过学习的方式,来解

此外,我们团队还会做深度学习与强化学习的相关应用,主要涵盖三个方面,包括:

语言理解(语言模型。

导语:40位国内高校学者入选,包括港澳台地区12位。雷锋网ai科技评论消

在今年新入选的ieeefellow中,孙富春教授、梅涛博士、

侯增广中科院自动化所

中国科学院自动化研究所研究员,国家杰出青年科学基金获得者,博士生导师,复

周东华 清华大学

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