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发表时间:2018-09-21

(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(上)(下)两部分。

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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

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,敬请期待。公开课视频:各位观众晚上好,我是来自清华大学的涂锋斌,今天非常荣幸收到雷锋网(公众号:雷锋网)ai科技评论的邀请,在此给大家做一节硬创公开课,主题是《设计神经网络硬件架构时,我们在思考什么?》

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,我的导师是魏少军教授和尹首一副教授,博士课题是高能效神经网络加速芯片设计,研究兴趣包括深度学习,计算机体结构及集成电路设计。我作为核心架构设计者,完成了可重构神经计算芯片thinker的设计。该芯片作为清华大学代表性成果,参加了2016年全国双创成果展,获得李克强总理的高度赞许。相关研究成果已

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博士,为我们讲述对偶学习的新进展。雷锋网按:众所周知,大规模带标签的数据对于深度学习尤为重要。在以图像识别、机器翻译等为代表的任务中,深度神经网络通过大量带标签的数据进行训练。但这样的前提存在两个主要的局限性。首先是人工标记数据的成本很高;其次是大规模标记数据获取的难度较大。

为了解决这一问题,在nips2016上,微软亚洲研究院提出了“一种新的机器学习范式”——对偶学习,利用任务互为对偶的特点从无标注的数据中进行学习。它的训练原理是怎样,具体有哪些应用前景,近期又有着怎样的进展?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博士,为我们讲述对偶学习的新进展。雷锋网做了不改动原意的整理与编辑,并邀请了秦涛博士核对确认,在此表示感谢。秦涛博士,微软亚洲研究院主管研究员,在国际会议和期刊上发表学术论文100余篇,曾/现任机器学习及人工智能方向多个国际大会领域主席或程序委员会成员,曾任多个国际学术研讨会联合主席。秦涛博士是中国科学技术大学兼职博士生导师,

导语:近期,李飞飞从谷歌离职,重返斯坦福校园。这位人工智能界的奇女子的成长轨迹如何?在她眼中,人工智能研究人员又需要担当起怎样的?雷锋网ai科技评论按:李飞飞无疑是人工智能界最响亮的名字之一。她既对机器学习领域的发展做出了杰出的贡献,也是普通大众眼中温和的人工智能技术宣扬者,还是谷歌这一科技巨头的人工智能技术

从拍照样张来看,vivoY85无论是在白天还是夜
 
安科瑞武伊芹 供稿
客服1 此外,vivoY85还支持FaceWake面部识别技术
客服2 作为一款大屏全面屏手机,vivoY85
客服3 游戏模式也是系统中的一个亮点,游戏模式为你贴心屏蔽消
客服4 JoviAI助理方面,Jovi=enjoyvivosA