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            Facebook AI新研究:可解釋神經元或許會阻礙DNN的學習

            • Facebook AI 近期更新博客介紹了一篇新論文,即研究人員通過實驗發現「易于解釋的神經元可能會阻礙深層神經網絡的學習」。為了解決這些問題,他們提出了一種策略,通過可偽造的可解釋性研究框架的形式來探討出現的問題?! ∪斯ぶ悄苣P偷降住咐斫狻沽耸裁磧热?,又是如何「理解」的呢?  回答這個問題對于改進人工智能系統來說至關重要。而不幸的是,計算機科學家解釋深層神經網絡(DNN)的能力遠遠落后于我們用它們實現有用結果的能力?! ∫环N常見的理解DNN的方法集中在單個神經元的屬性上,例如,尋找出一個單獨的神經元,
            • 關鍵字: Facebook  AI  DNN  

            Mentor Catapult HLS 助力Chips&Media 將深度學習硬件加速器 IP 交付時間縮短一半

            •   Mentor?, a Siemens business 今日宣布 Chips&Media? 已成功部署 Mentor Catapult? HLS 平臺,將使用深度神經網絡 (DNN) 算法設計和驗證其 c.WAVE 計算機視覺 IP 的實時對象檢測。Chips&Media 是一家面向片上系統 (SoC) 設計高性能、高質量視頻 IP 的領先供應商,其產品廣泛應用于汽車、監控和消費電子領域?! hips&Media 需要通過減少功能驗證時間、時序收斂、自定義和最終優
            • 關鍵字: Mentor  DNN  

            Gartner公布十大戰略物聯網技術和趨勢

            •   Gartner今天強調了最重要的幾大戰略物聯網(IoT)技術趨勢,并稱這些趨勢將推動2018年至2023年期間的數字業務創新?! artner研究副總裁Nick Jones表示:“物聯網將繼續為未來十年的數字業務創新提供新的機遇,其中很多創新將通過新技術或改進技術實現。那些掌握了創新物聯網趨勢的CIO們才有機會在其業務中領導數字化創新?!薄 〈送?,CIO們應該確保他們擁有必要的技能和合作伙伴,以支持關鍵的新興物聯網趨勢和技術,因為到2023年CIO們負責的端點數量將是今年的3倍多?! artner
            • 關鍵字: DNN  物聯網(  

            人類和DNN的目標識別穩健性比較

            •   深度神經網絡在很多任務上都已取得了媲美乃至超越人類的表現,但其泛化能力仍遠不及人類。德國蒂賓根大學等多所機構近期的一篇論文對人類和 DNN 的目標識別穩健性進行了行為比較,并得到了一些有趣的見解。機器之心對該論文進行了編譯介紹?! ≌ ∥覀兺ㄟ^ 12 種不同類型的圖像劣化(image degradation)方法,比較了人類與當前的卷積式深度神經網絡(DNN)在目標識別上的穩健性。首先,對比三種著名的 DNN(ResNet-152、VGG-19、GoogLeNet),我們發現不管對圖像進行怎樣的操
            • 關鍵字: DNN  深度神經網絡  

            深度神經網絡(DNN)是否模擬了人類大腦皮層結構?

            •   概要:人工智能交融了諸多學科,而目前對人工智能的探索還處于淺層面,我們需要從不同角度和層次來思考,比如人工智能和大腦的關系。   神經元   在深度學習領域,神經元是最底層的單元,如果用感知機的模型, wx + b, 加上一個激活函數構成了全部,輸入和輸出都是數字,研究的比較清楚。別的不說,在參數已知的情況下,有了輸入可以計算輸出,有了輸出可以計算輸入。   但在神經科學領域,神經元并不是最底層的單位。   舉例來說,有人在做神經元膜離子通道相關的工作。一個神經元的輸入,可以分為三部分,從其他
            • 關鍵字: DNN  深度學習  
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