百家乐官网_AI专用芯片成业界巨头们的蓝海

发布时间:2021-03-02    来源:百家乐官网 nbsp;   浏览:57201次

百家乐官网-正如20年前多媒体应用和3D游戏蓬勃发展迫使图形硬件升级一样,实际上,AI界泰斗、加拿大多伦多大学的Hiton教授在2006年明确提出了深刻的自学概念,浅层自学阿这几年,这个领域的应用之所以加剧,是因为AI的发展需要双方的反对、大数据和计算资源。 一、从深蓝到阿尔法戈,人工智能20年从1996年深蓝大战到卡斯帕罗夫20年后,阿尔法戈再次以人机对战的形式在人工智能的发展历史上加入了深厚的笔墨。 车站在2020-03-30。

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我们一再瞠目结舌的深蓝色其实只是超级电脑上运营的有趣的国际象棋程序。 为了接受这个计划,IBM团队制作了一个巨大的东西,上面有1.2吨重,480个国际象棋专用芯片。 与深蓝色依赖非常强的运算能力采用的反复搜索战略不同,alpha go的设计中纳入了近年来明显进展的深度自学算法。

深度自学被称为深度,比较前方误差对系统神经网络和相反向量机等浅层自学算法很重要。 后者的局限性是,对于限制样本和计算单元,对简单函数的响应能力受到限制,必须根据人工经验提取样本特征。 深度自学算法通过构建深层非线性网络结构来构建简单的函数接近和自动特征提取,具有从少数样本中挖掘数据统计资料规则的能力。 在基于深度自学方法的面部识别领域,2014年,Facebook公司的DeepFace项目和香港中文大学的DeepID项目在室外面部识别数据库中的识别正确率分别超过97.45%和97.35%,为人类97.5%的识别另外,在图像分类、自然语音识别等领域,深奥的自学也证明了卓越的优点,特别是在现存最简单的几乎信息博弈论之一的棋手中的顺利,说明该算法是有潜力的。

关于阿尔法戈还有一集不为人知。 在与李世石对战之前,阿尔法戈于2016年1月以5比0的优势比数战胜了欧洲棋手樊麾麾二段。

旁观的李世石在比赛结束后,自信地回应了维护人类在围棋运动中最后荣誉的要求。 但是,仅仅一个月,谷歌就用专用的深度自学芯片从CPUGPU中替换了阿尔法go的核心计算单元。 于是,我们看到了石佛失望的笑容和颤抖的手指。 二、瓦解硬件反对,深度自学不是屠龙技事实上,不是AI界泰斗,加拿大多伦多大学的Hiton教授在2006年明确提出了深度自学的概念,浅层自学算法比20世纪80年代早被学术界普遍接受这几年,这个领域的应用之所以加剧,是因为AI的发展需要双方的反对百家乐官网、大数据和计算资源。

深刻的自学模式必须接受大量的数据训练才能取得理想的效果。 以语音识别问题为例,仅在其声学建模部分,算法就面临着10亿到千亿级的训练样本。

在这种情况下,只有表现力强的数学模型需要满足考古大量数据中包含的非常丰富的信息。 适当地,大量数据的运算处理也需要强大的计算资源。

我推荐一个没意思的例子。 2020-03-30的电脑需要一天的时间训练中小型网络。 用在20年前的电脑上可能需要将近20年。

因此,即使深度自学算法提前20年问世,没有给与硬件也不是屠龙的招数。 在2020-03-30中,AI相关的硬件发展也远远领先于软件算法。 另一方面,AI界的算法大牛真的太多了,遵循摩尔定律几十年来笔耕不中断地升级软件。

另一方面,现在继续执行深度自控算法的主流方式是使用GPU芯片,专门为深度自控算法定制的芯片还没有构成规模。 在架构上,GPU比CPU效率高,但离拟合很远。

另外,GPU的功耗令人难以置信,很难依赖移动终端,关于物联网的应用可以说更多。|百家乐官网。

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