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英特尔发布最新自动学习芯片,有望加速人工智能的发展

本文摘要:许多密度、层次、循环神经网络开拓结构不同,每个神经元都可以与成千上万的其他神经元开展通信。每一个神经形态核心还包含一个自学发动机,能够在操作过程中对网络参数开展编程,反对监管、无监管、增强等自学模式。 由英特尔的14纳米技术生产。共有13万神经元和1.3亿神经元。 研发测试高效算法,还包括路径规划、约束匹配、密码密码、词典自学、动态模式自学和适应环境。在计算机技术和算法创造力的推进下,人工智能的转型力量有望对社会产生巨大影响。

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许多密度、层次、循环神经网络开拓结构不同,每个神经元都可以与成千上万的其他神经元开展通信。每一个神经形态核心还包含一个自学发动机,能够在操作过程中对网络参数开展编程,反对监管、无监管、增强等自学模式。

由英特尔的14纳米技术生产。共有13万神经元和1.3亿神经元。

研发测试高效算法,还包括路径规划、约束匹配、密码密码、词典自学、动态模式自学和适应环境。在计算机技术和算法创造力的推进下,人工智能的转型力量有望对社会产生巨大影响。标准化的计算和定制的硬件和软件可以在各个方面发挥作用,英特尔现在也在这方面布局。

目前,英特尔西eonPhi处理器应用于科学计算,产生了一些仅次于的模型来解释大规模的科学问题,还有Movidius神经计算棒,意味着1w功率运营培训后的模型产品。(公共编号:)翻译成自己:https://newsroom.intel.com/editorials/intels-new-self-learning-chip-promise-accelerate-artifical-intellignce/。

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