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。
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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。
在 AI 领域,推特博主的影响力可能比想象中要大。
2023 ACM Fellow正式揭榜!今年共有68人评选为ACM Fellow,图灵奖三巨头,万维网之父位列其中。另外,清华马维英、微软高剑峰等14位华人纷纷入选。
今天,备受广大开发者欢迎的深度学习框架Keras,正式更新了3.0版本,实现了对PyTorch和JAX的支持,同时性能提升,还能轻松实现大规模分布式训练。
Transformer 架构可以说是近期深度学习领域许多成功案例背后的主力军。构建深度 Transformer 架构的一种简单方法是将多个相同的 Transformer 「块」(block)依次堆叠起来,但每个「块」都比较复杂,由许多不同的组件组成,需要以特定的排列组合才能实现良好的性能。
在ChatGPT火爆出圈后,越来越多的人对人工智能、深度学习、神经网络等名词更加好奇,身边的朋友最近也频繁的问我,AI究竟为什么如此强大?今天我就用大家都看得懂的小学数学知识,来带大家感受人工智能的魅力,带大家认识神经网络。
在2021年9月,由Jeff Dean领衔的谷歌大脑团队发表了一篇AI设计芯片的论文,曾引起业界轰动。然而,随后有多人发现这项工作并不能被复现,而且关键数据和代码被隐藏了,Nature也对此展开了调查。