因此，Tacchino和他的团队决定尝试一种不同的方法，他们介绍了一种替代设计来最大限度地模仿量子计算机上的Rosenblatt感知器，并通过实验证实了该方法的有效性——在可用于云量子计算的IBM量子处理器上执行了算法的二量子位版本。
“在设备上开发和部署深度神经网络模型的主要挑战是：（1）微小的内存占用，（2）推理延迟和（3）与高性能计算系统（如CPU，GPU）相比显着低的计算容量和云上的TPU，“该团队写道。“[SGGNs]允许我们在设备上以非常快的速度计算传入文本的投影，因为我们不需要存储传入的文本和字嵌入。”
据国外媒体报道，数据为人工智能革命提供了动力。然而安全专家们发现，完全可以通过篡改数据集或现实环境来攻击人工智能，对抗性的机器学习研究表明人工智能可能会被黑客攻击，从而做出完全错误的决策。
随着人工智能变得越来越聪明，关于AI将消灭人类的说法也不断涌现出来。事实上，很多大人物都在呼吁人们提起警惕。到现在，似乎AI支持者谷歌首席工程师雷·库兹韦尔对未来的乐观态度似乎已经不敌比尔·盖茨、伊隆·马斯克和史蒂芬·霍金提出的担忧。
美国科学杂志nautil．us《鹦鹉螺》作家Aaron M． Bornstein发表了针对人工智能时代下神经网络模型的深度报道。从语音识别到语言翻译，从下围棋的机器人到自动驾驶汽车，各行各业都在该人工智能的驱动下出现了新的突破。
美国科学杂志nautil．us《鹦鹉螺》作家Aaron M． Bornstein发表了针对人工智能时代下神经网络模型的深度报道。从语音识别到语言翻译，从下围棋的机器人到自动驾驶汽车，各行各业都在该人工智能的驱动下出现了新的突破。
多年来，在科技领域投资的金融家们对制造电脑芯片的初创公司几乎没有什么兴趣——很难想象一家初创企业如何与像英特尔这样的巨头竞争。毕竟，全球80%以上的个人电脑运行的都是英特尔公司生产的芯片。即使是在英特尔没有占据主导地位的领域，比如智能手机和游戏设备领域，也有像高通和英伟达这样的公司，足以“碾压”那些初创企业。
目前，AI对硬件的计算要求越来越高，这主要在神经网络研发上压缩与简化则是一个学术界与工程界都在研究讨论的重要问题。目前的深度神经网络普遍较大，无论是在云端还是在终端，都会影响网络速度，增大功耗。
标准化技术目前已被广泛应用于各种深度神经网络的训练，如著名的批量标准化技术 (Batch Normalization, BN) 基本上是训练深度卷积网络的标准配置。装配有 BN 模块的神经网络模型通常比原始模型更容易训练，且通常表现出更好的泛化能力。
卷积神经网络（CNN）经常被用于图像识别、语音处理等领域，是人工智能近年来快速发展的重要组成部分。然而，对于入门人士来说，我们似乎难以理解其中的原理。实际上「卷积」等概念并非遥不可及，本文作者 Blake West 向我们介绍了使用 Excel、Google Sheets 等电子表格实现卷积神经网络的方法。
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