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神經網路neuralnetworks 在 COMPOTECHAsia電子與電腦 - 陸克文化 Facebook 的精選貼文

2017-12-01 14:30:00 有 83 人按讚

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【AI is Eating Software! How Come?】

GPU (繪圖處理器) 已成大數據運算、分析、排序等平行運算的骨幹。GPU 鼻祖可追溯至輝達 (NVIDIA) 於 1999 年首推、專職幾何轉換並改進光影表現的 GeForce 256；2008 年，受惠於資訊大廠力拱 OpenCL 跨平台應用程式介面 (API)，終將 GPU 推上「超級電腦」舞台。2015 年，「JETSON TX1」模組的每秒浮點運算能力達陣 Tera 等級，為 NVIDIA 打開深度學習 (Deep Learning)、電腦視覺等嵌入式人工智慧 (AI) 市場。

NVIDIA 創辦人暨執行長黃仁勳認為，軟體發展將因深度學習而有巨大改變，但前提是：有強大的運算能力。受限於半導體物理特性，摩爾定律已近尾聲；取而代之的是，另一股新興力量正在崛起——基於 GPU 的全新演算法和運算架構，讓它與 CPU 並行協作、加速運算。為何要讓機器自己寫軟體？黃仁勳強調，AI 可解決以往軟體編程無法解決的問題，例如，長時間做光線追蹤，這也呼應了稍早「AI is eating Software」的說法。此外，開發者多半有各自偏好的架構及工具，在編譯 (Compiler) 時或將遭遇版本相容性問題……。

延伸閱讀：
《「深度學習」堆疊不簡單！NVIDIA 讓機器自己寫軟體》
http://compotechasia.com/a/____//2017/1114/37277.html
(點擊內文標題即可閱讀全文)

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2002年，憑藉獨特敏銳度察覺到電子業界需求，《COMPOTECHAsia電子與電腦》於中國大陸取得《COMPOTECHChina》月刊發行權，為初到海外發展及當地讀者出具最具前瞻性且中肯的觀察，具有相當影響力，也成為一流國際大廠競相展示研發心血的首選。 2006年，有鑑於網路環境日趨成熟，《COMPOTECHAsia電子與電腦》再度領先同業，首創線上視頻平台CTOV (COMPOTECH Online Video)。自此，成為整合紙本、網站、電子報及線上視頻的全方位媒體。 2016年，為貫徹市場應用及開發技術的連結並擴大群眾基礎，陸續展開 Facebook、Twitter、LinkedIn 等社群平台經營。「就市論勢、就勢論市」是我們的信念。我們將於每週一、三、五下午在 FB 分享生活中隨處可見的科普知識，以平易近人的方式，用不一樣的角度觀察市場趨勢和技術走向，並不定時穿插轉載網路精彩佳作或趣聞。記得設為「搶先看」哦！ “COMPOTECHAsia/ China” issue on 8th monthly. It is the dependent media which focuses on electronic industry situation, end user market, and technology trend. The monthly magazine has become the main channel to get professional information for engineers, purchaser, R&D employees and decision-making management. We perceived the demand of electronic industry and strive to get the distribution rights of “China Edition” in Mainland China in 2002. It gives a lot of prospective and proper observation for the overseas workers and local readers. Gradually, COMPOTECH is getting to be the powerful. Nowadays, COMPOTECH is the first-choice platform for the first-class firms to display their R&D results. Furthermore, in 2006, we were ahead of our competitors to build the CTOV platform (COMPOTECH Online Video) due to the mature internet environment. Since then, COMPOTECH has become the integrated media. For having a thorough knowledge of market applications and technology migration, as well as expanding the base of the masses, we begin to manage the Facebook, Twitter and LinkedIn etc. in 2016.

智能系統設計／應用工程師、產品／專案開發主管、元器件／零組件／準系統採購者的交流園地，於每週一、三、五下午分享【科技應用取向】的趨勢議題。

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By COMPOTECHAsia電子與電腦 - 陸克文化

2017-11-29 14:30:00 有 75 人按讚

#物聯網IoT #人工智慧AI #神經網路NeuralNetworks #機器學習MachineLearning #深度學習DeepLearning #中央處理器CPU #繪圖處理器GPU #視覺處理器VPU #現場可編程邏輯陣列FPGA #特定應用積體電路ASIC #邊緣運算EdgeComputing

【什麼是 NNP？與 GPU、VPU 有何不同？還在霧裡看花？】

如果說，物聯網是科技業界的「下一件大事」，那麼，人工智慧 (AI) 就是下一個產業巨浪。目前 AI 運用還停留在描述、診斷型的初級操作，但用於預測、指示及認知的進階分析正在興起。深度學習 (Deep Learning) 只是核心起點，向外擴展至神經網路和機器學習，才是最終應用取向。

以人臉辨識為例，典型的機器學習只是以臉部 T 字部位為基準、定出若干重點函數，然後透過支援向量機 (Support Vector Machine, SVM)、隨機森林 (Random Forest)、原始貝氏機率 (Naive Bayes) 演算，建立決策樹 (Decision Trees) 模型、進行邏輯迴歸 (Logistic Regression) 分析，最終加以組合。

然而，結合神經網路的「深度學習」可沒這麼簡單！它須建置好幾個運算層，至少包括 6,000 萬個參數，以擷取資料找出特徵、在抽象層萃取特性；期借助更多資料改善效能、提高表徵再現能力 (Representational Power)。新近英特爾 (Intel) 所發佈的 Nervana 類神經網路處理器 (Neural Network Processor, NNP) 已引發高度關注，因為它是業界首款專為類神經網路 (Neural Network) 所設計的晶片。

NNP 與繪圖處理器 (GPU) 或特定視／聽硬體加速器最大的不同在於：它不只是訓練或推論，而是懂得進一步根據模式／型態 (pattern) 與關聯性 (association)，仿效人腦「做決策」！是通往自主學習的開端。為盡可能彌平認知過程的時間落差 (運算週期)，NNP 改用軟體管理片上記憶體；既避免快取記憶體 (Cache) 殘留片段不一致的問題，又可極大化每個矽晶裸片的運算利用率。

延伸閱讀：
《仿效人腦決策！Intel Nervana NNP 開先河》
http://compotechasia.com/a/____//2017/1114/37278.html
(點擊內文標題即可閱讀全文)

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神經網路（Neural Network）. 神經網路會考慮具有意義的隱藏節點（hidden nodes），像是這些隱藏節點所代表的意義，有可能可以從一開始的Input 直接 ...

#81. 類神經網路(第四版)(附範例光碟) - 博客來

書名：類神經網路(第四版)(附範例光碟)，語言：繁體中文，ISBN：9789864638192，頁數：628，出版社：全華圖書， ... 1.8 Development History of Neural Networks

#82. 給所有人的深度學習入門：直觀理解神經網路與線性代數

文中有很多動畫帶你直觀理解神經網路（Neural Network, 後與NN 交替使用）與線性代數（Linear Algebra）之間的緊密關係。以下知識能幫助你更容易地 ...

#83. 什麼? 一連串的Logistic regression 就是類神經網路(Neural ...

什麼? 一連串的Logistic regression 就是類神經網路(Neural Network)，也就是Deep Learning ! 好吧! 原諒我下的標題，但這就是我剛剛聽完這堂 ...

#84. 類神經網路API - Neural Networks API - 小吉- 痞客邦

前些天google開源了TensorFLow Lite，並且在Android 8.1版本上為DSP、GPU、和神經網絡芯片等硬件加速器支持了神經網絡API，為了在Android移動設備上 ...

#85. [PyTorch] Getting Start: Neural Networks 神經網路的基本介紹

今天我將介紹PyTorch 中訓練模型的流程，基本上分成幾個部份：定義神經網路以及參數-> 迭代輸入Training data -> 定義的神經網路處理Training data ...

#86. 淺談深度學習 - 跟著鄭大師玩科學

一、全光學繞射神經網路（Diffractive deep neural network）有別於經由【攝影機取得影像→影像處理→模式識別→電腦數據處理→輸出】的傳統理解 ...

#87. 初探卷積神經網路 - CH.Tseng

CNN的架構. 傳統的DNN（即Deep neural network，泛指一般的深度學習網路）最大問題在於它會忽略資料的 ...

#88. 回饋式類神經網路 - DigiTimes

1種是時間遞歸神經網絡(recurrent neural network)，另1種是結構遞歸神經網絡(recursive neural network)。時間遞歸神經網路的神經元間連接構成有向圖；而 ...

#89. Christopher Olah介紹類神經網路 - 阿就操場啊~

類神經網路（Neural Networks，簡稱NN）是機器學習的其中一種方法，此colah's blog的作者Christopher Olah提供許多類神經網路原理與應用的介紹，包含 ...

#90. 應用類神經網路於阻斷式服務攻擊之預測

The forecast of Denial of Service (DoS) attacks is achieved via the back-propagation neural networks in this paper. It is well known that artificial neural ...

#91. Artificial Neural Network - 類神經網路 - Soul & Shell Blog

類神經網路(Artificial Neural Network, ANN) 理論起源於1950 年代，然而在1969 年，由人工智慧大師Minsky所提出之理論。當時科學家仿造人類大腦的 ...

#92. 影象常用的神經網路方法優缺點及應用總結 - tw511教學網

人工神經網路（Artificial Neural Network，ANN）簡稱神經網路(NN)，是基於 ... 折積神經網路（Convolutional Neural Networks, CNN）是一類包含折積 ...

#93. A Neural Network Playground

Tinker With a Neural Network Right Here in Your Browser. Don't Worry, You Can't Break It. We Promise. replay play_arrow pause skip_next. Epoch 000,000.

#94. Neural networks and deep learning

The book will teach you about: Neural networks, a beautiful biologically-inspired programming paradigm which enables a computer to learn from observational data ...

#95. Neural Networks and Deep Learning - Coursera

Offered by DeepLearning.AI. In the first course of the Deep Learning Specialization, you will study the foundational concept of neural ... Enroll for free.

#96. ONNX | Home

Open Neural Network Exchange. The open standard for machine learning interoperability. Get Started. ONNX is an open format built to represent machine ...

#97. Stanford University CS231n: Deep Learning for Computer Vision

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人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANN）系统是20 世纪40 年代后出现的。它是由众多的神经元可调的连接权值连接而成，具有大规模并行处理、 ...

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