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ICLR 2024 | 连续学习不怕丢西瓜捡芝麻,神经形态方法保护旧知识

以脉冲神经网络(SNN)为代表的脑启发神经形态计算(neuromorphic computing)由于计算上的节能性质在最近几年受到了越来越多的关注 [1]。受启发于人脑中的生物神经元,神经形态计算通过模拟并行的存内计算、基于脉冲信号的事件驱动计算等生物特性,能够在不同于冯诺依曼架构的神经形态芯片上以低功耗实现神经网络计算。

来自主题: AI技术研报
2408 点击    2024-03-19 10:27
如何把大量物理知识塞给AI?EIT和北大团队提出「规则重要性」概念

深度学习模型因其能够从大量数据中学习潜在关系的能力而「彻底改变了科学研究领域」。然而,纯粹依赖数据驱动的模型逐渐暴露出其局限性,如过度依赖数据、泛化能力受限以及与物理现实的一致性问题。

来自主题: AI技术研报
6950 点击    2024-03-18 20:24
语音生成的「智能涌现」:10万小时数据训练,亚马逊祭出10亿参数BASE TTS

伴随着生成式深度学习模型的飞速发展,自然语言处理(NLP)和计算机视觉(CV)已经经历了根本性的转变,从有监督训练的专门模型,转变为只需有限的明确指令就能完成各种任务的通用模型

来自主题: AI技术研报
3493 点击    2024-02-15 21:45
ICLR 2024 | 首个零阶优化深度学习框架,MSU联合LLNL提出DeepZero

今天介绍一篇密歇根州立大学 (Michigan State University) 和劳伦斯・利弗莫尔国家实验室(Lawrence Livermore National Laboratory)的一篇关于零阶优化深度学习框架的文章 ,本文被 ICLR 2024 接收,代码已开源。

来自主题: AI技术研报
3482 点击    2024-02-09 14:11
嵌入式系统中的人工智能包含哪些要点?

人工智能,即大家说的AI(Artificial Intelligent),当属最热门的技术之一。今天站在嵌入式的角度给大家分享一下人工智能包含的一些要点。

来自主题: AI技术研报
9831 点击    2024-02-05 13:47