硬件端具有自律和自学能力的大脑神经元样芯片将得到开发并投入实|亚博ag取款秒到账

本文摘要:寒武纪的优势在于人脸识别,语音识别等等。它们可以广泛应用于人脸识别、语音识别、无人机、智能驾驶辅助等领域。另一种脑神经元芯片是在国内可以独立运行,还需要CPU辅助的处理器。比如英特尔刚刚发布的KnightsMill芯片可以作为主处理器,终端RAM系统是必须的。

学习

硬件端具有自律和自学能力的大脑神经元样芯片将得到开发并投入实际工业应用。显然可以分为两类:一类是专用辅助处理器,其功能是在原有主处理器的基础上加快深度自学习算法,从而在某些领域取得突出的性能。

在这方面,巨头公司已经生产了谷歌的TPU(张量处理器)、英伟达的特斯拉P100芯片等。今年中国公布的“星光智能”和“寒武纪”也属于这一类。“星光智能”是全球首款没有深度自学习人工智能的片上嵌入式视频采集传输编码系统。

这种基于深度自学习的芯片用于人脸识别,其最小准确率可以超过98%,达到人眼的识别率。寒武纪的优势在于人脸识别,语音识别等等。它们可以广泛应用于人脸识别、语音识别、无人机、智能驾驶辅助等领域。德勤预测,2017年,配备辅助深度自学习芯片的手机、摄像头、无人机等移动终端设备,将经常出现,优化人工智能体验。

另一种脑神经元芯片是在国内可以独立运行,还需要CPU辅助的处理器。比如英特尔刚刚发布的Knights Mill芯片可以作为主处理器,终端RAM系统是必须的。

处理器

一些来自独立国家的脑神经元样芯片在中国频繁出现。根据神经形态学工程原理,利用电路模拟人体“神经元”形状,从而模拟人脑的运行。其特点是无需网络即可自学,比标准化处理器功耗更低,效率更高。

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针对线下自学的芯片已经在电脑上进行了测试,但是手机、无人机等较小的移动设备还没有被绘制出来。德勤(Deloitte)预测,这类芯片在2017年可以进一步改进,未来可以加载到更小的移动终端上。

智能技术建设的最终方向是更灵活的神经网络算法。针对特定移动终端优化的紧凑型神经网络算法将于2017年产生并活跃,这也将成为各大厂商的新战场,比如优化可以对抗智能手机上语言翻译、符号识别、语音识别等任务的离线操作的小型神经网络算法。终端智能体验的趋势是用户有针对性的优化。

德勤指出,通过移动终端的自律和自学能力,我们可以希望产生具有高度针对性的优化体验,可以扩展到应用于手写符号识别、自然语言解释、图像处理等领域。自律手机将成为人们工作、学习、娱乐的助手。而且移动端离线机器学习可以广泛应用于教育、医疗、智能家居、物联网等行业。结论:目前我们说的智能应用,大部分都是在云中整理计算的模型。

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本地终端,比如智能手机,在机器学习中只起到最重要的作用。计算性能强,功耗有限。手机本身能超越的自学机制非常有限。

然而,随着半导体技术的发展、手机应用的智能化和个性化拒绝的增强,手机上机器学习能力的增强已经成为未来不可逆转的方向。由此产生的对移动设备软硬件的排斥,最终将引发移动终端市场新一轮的激烈竞争。(微信官方账号:)指出可以实现的是,如果厂商有足够的支出和人力,有看得见的市场空间,按照自己的规格来造芯片,并不是一个好办法。目前,英特尔、谷歌、苹果等巨头企业已经在这里投入巨资,试图领先他人。

但是对于一般的中小型终端从业人员或者方案设计人员来说,可能很难采用以上的方法。这时候就要用它们做标准架构,找到市场上最好的现成方案,加大与那些资金雄厚的厂商的差距。为了明确如何自由选择,它。

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