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  • 本文作者:大數據文摘導語:很多人說,強化學習被認為是真正的人工智能的希望。本文將提供強化學習的概況,以及算法如何實際實施的。雷鋒網按:本文來自大數據文摘,原文作者FAIZAN SHAIKH,由Jennifer Zhu、賴小娟、張禮俊編譯。很多人說,強化學習被認為是真正的人工智能的希望。本文將從7個方面帶你入門強化學習,讀完本文,希望你對強化學習及實戰中實現算法有著更透徹的了解。| 介紹許多科學家都在研究的一個最基本的問題是“人類如何學習新技能?”。理由顯而易見——如果我們能解答這個問題,人類就能做到很多我們以前沒想到的事情。另一種可能是我們訓練機器去做更多的“人類”任務,創造出真正的人工智能。雖然我們還沒有上述問題的全部答案,但有一些事情是清楚的。不論哪種技能,我們都是先通過與環境的互動來學習它。無論是學習駕駛汽車還是嬰兒學步,我們的學習都是基於與環境的互動。從這些互動中學習是所有關於學習...
  • 導語:從診斷到治療,從預防到檢測,Barzilay 想做的並不是顛覆現有的臨床研究,只是想利用機器學習幫助醫生和患者從中受益。在 2014 年的時候, MIT CSAIL 教授 Regina Barzilay 依然帶領學生在 ACL、EMNLP 上發布了六篇論文,而且在接下來的幾年筆耕不輟,高產連連。你或許要問雷鋒網AI科技評論:為何用“依然”這個詞?因為在這一年,Barzilay 被診斷患有乳腺癌。Regina Barzilay 專注 NLP 領域,在 2005 年曾被評選為 MIT TR 35 之一。在患病之後,Brazilay 意識到好的數據非常寶貴。 「你非常需要數據,非常需要信息。」Barzilay 表示,「我是否要採用這種藥物?這個治療方案對我來說是最好的選擇嗎?復發率會是多高?如果沒有可靠的數據支持,那麼你的治療方案只能依賴全憑運氣的猜測。」興許是自己的切身體會讓Barzil...
  • 去年,來自瑞士蘇黎世聯邦理工學院(ETH Zurich)和意大利博洛尼亞大學電氣、電子與信息工程系的研究者提出一種用於超低功耗二值卷積神經網絡加速的框架 YodaNN。近日,該研究團隊對這個框架的論文進行了更新,機器之心在此對其進行了簡單的摘要介紹,論文原文請點擊文末「閱讀原文」查看。  摘要:在過去幾年裡,卷積神經網絡(CNN)已經為計算機視覺領域帶來了革新,推動實現了超越人類準確度的圖像分類。但是,我們需要非常高功耗的並行處理器或者通用計算圖形處理器(GP-GPU)才能滿足運行目前 CNN 的要求。最近在為系統級芯片集成(system-on-chip integration)的 CNN 加速器上的發展已經實現了顯著的功耗降低。不幸的是,即便是這些經過高度優化的設備,其包絡功率(power envelope)也因超過了移動設備和深層嵌入式應用從而面臨因 CNN weight I/O 和 ...
  • 獨家 | NOR-NET技術詳解:AI技術落地移動端新時代即將崛起作者:高靜宜技術指導:楊浩進在這個時代,人類生活離不開智能設備。無論是隨身攜帶的手機,還是腕上的智能手錶,都與人工智能息息相關。同時,人類的生活方式也在不斷化繁為簡,現代人出行只需帶上一隻手機,便可以有效解決社交溝通、交易支付、出行交通等一系列問題。隨著社會便攜化、智能化的發展需求,在移動端實現人工智能也已經成為大勢所趨。然而,人工智能的實現可能不僅需要在硬件配備方面進行大量投入,還需要大型數據中心的支撐。那麼,如何在移動端建立可以遍布人類生活的 AI 技術力量呢?2017 年2 月2 日,位於美國西雅圖的AI 創業公司xnor.ai 宣布獲得來自麥德羅納風險投資集團(Madrona Venture Group)和艾倫人工智能研究所(Allen Institute for Artificial Intelligence)的2...
  • 在我們日常生活中所用到的推薦系統、智能圖片美化應用和聊天機器人等應用中,各種各樣的機器學習和數據處理算法正盡職盡責地發揮著自己的功效。本文篩選並簡單介紹了一些最常見算法類別,還為每一個類別列出了一些實際的算法並簡單介紹了它們的優缺點。https://static.coggle.it/diagram/WHeBqDIrJRk-kDDY  目錄正則化算法(Regularization Algorithms)集成算法(Ensemble Algorithms)決策樹算法(Decision Tree Algorithm)回歸(Regression)人工神經網絡(Artificial Neural Network)深度學習(Deep Learning)支持向量機(Support Vector Machine)降維算法(Dimensionality Reduction Algorithms)聚類算法(Cl...
  • 有報導稱,英特爾已經開始出貨最新Kittson版本的安騰處理器芯片了。  現有的安騰處理器是9500系列,代號為Poulson,在2012年推出的。現有在4個版本:9520、9540、9550和9560。 HPE在自己的高端Superdome 2服務器中採用安騰芯片,運行HP-UX操作系統,此前HPE表示將在今年推出一個更新的Kittson。HPE已經起訴Oracle,因為Larry不想再開發針對安騰服務器的軟件了——因為銷售量較低,現在,Oracle重點是大力開發雲。 我們的理解是,安騰是由英特爾開發來與IBM POWER以及Oracle/Sun SPARC處理器競爭的。但是,多處理器、多核的至強處理器開發,讓大型機用戶不願意遷移到POWER/SPARC/安騰服務器的替代選擇,公有云計算的崛起削弱了POWER/SPARC/安騰服務器市場。 ...
  • 市場調研公司JRP日前公佈了2016年Q4季度全球GPU統計報告,總體出貨量跟上個季度相比沒什麼變化,但是AMD、NVIDIA兩家都增長了10%,市場份額也有所提升,而Intel出貨量下降了4%,市場份額也被這兩家搶走不少。 2016年的市場表現中,Q3季度達到了峰值,Q2是低谷,Q1是中等偏下,Q4表現則是中等偏上,出貨量與前一季度持平,但比上一季度有所下降(JPR這裡說的有點繞,應該是指同比、環比)。整體GPU出貨量比上一季度沒什麼變化,不過AMD、NVIDIA兩家出貨量都增長10%,Intel自己下降了4%。年度相比,GPU出貨量下降了1.9%,其中桌面下降3%,筆記本市場下降1%。遊戲PC市場再一次成為亮點,不過JPR並沒有提到遊戲PC市場到底增長多少。AMD GPU出貨量環比增長10.49%,Intel下降了4.01%,NVIDIA增長了9.52%。Q4季度的GPU適配...
  • 作者:Jason Brownlee機器之心編譯參與:沉澤江,吳攀決策樹算法是一個強大的預測方法,它們是非常流行的。因為它們的模型能夠讓新手輕而易舉地理解得和專家一樣好,所以它們比較流行。同時,最終生成的決策樹能夠解釋做出特定預測的確切原因,這使它們在實際運用中倍受親睞。同時,決策樹算法也為更高級的集成模型(如bagging,隨機森林及gradient boosting)提供了基礎。在這篇教程中,你將會從零開始,學習如何使用Python實現“分類和回歸樹算法”中所說的內容。在學完該教程之後,你將會知道:如何計算並評價數據集中地候選分割點(Candidate Split Point)如何在決策樹結構中排分配這些分割點如何在實際問題中應用這些分類和回歸算法一,概要本節簡要介紹了關於分類和回歸樹(Classification and Regression Trees)的算法的一些內容,並給出了將在...
  • 據雷鋒網(公眾號:雷鋒網)消息,近日,來自莫斯科物理科技學院(MIPT),InSilico Medicine and Mail.Ru集團的研究人員首次將生成神經網絡(生成神經網絡)應用於研發擁有特定醫療屬的藥物上。這種用生成對抗網絡(Generative Adversarial Networks,GANs)發展,訓練新的分子結構的方法,能大幅度減少尋找有潛在藥物特性物質的時間和其他成本。研究人員表示,將技術應用在腫瘤,心血管疾病甚至抗感染等多個醫療領域。(雷鋒網此前曾在“硬創公開課”中和大家分享過有關GAN的原理,應用和走向等內容,詳情請點擊這裡)無機分子基(無機分子基)包含數億種物質,但其中只有少數能被人類應用在醫療領域。研究人員用藥理論方法研究藥物通常會基於前人的研究成果。例如,阿司匹林很早以前就已經被用作藥物,但藥理學家以後還會基於當下的成果繼續研究它,為該化合物增加其他成分以減少它...
  • 選自ACM作者:Frits Vaandrager機器之心編譯Communications of the ACM 近日發表一篇題為《Model Learning》的文章,詳細介紹了模型學習及其研究現狀和應用。本文的要點是:模型學習的目標是通過提供輸入和觀察輸出來構建軟件和硬件系統的黑箱狀態圖模型(black box state diagram model)。模型學習的算法的設計師一個基本的研究問題。模型學習正在成為一種高效的漏洞尋找技術,有銀行卡、網絡協議和遺產軟件等領域的應用。在新算法的設計上,最新出現了很多新進展,既有有限狀態圖(Mealy 機)背景的進展,也有數據(register automata)背景的進展。通過抽象(abstraction)技術的使用,這些算法可以被應用到復雜系統上。按下按鍵觀察結果,這是我們學習一個裝置或計算機程序的慣常做法。孩童尤其擅長這一點,無需借助手冊他們...