多深度神经网络的调度机制研究
自动驾驶系统依赖于人工智能深度神经网络（deep neural networks, DNN）算法来执行感知、决策和控制等复杂任务。 近年来，针对于自动驾的深度神经网络算法的精度有了显著提高。然而，汽车在行驶过程中，除了要保证自动驾驶系统的输出和决策是准确的之外，其时机也必须是确定性的，因为即使准确但过晚的输出可能导致汽车撞上障碍物从而发生事故。因此准确性和实时性都是安全系统中需要考虑的关键
深度神经网络
TechSugar . 2023-01-30 2219
新研究显示人类大脑使用类似AI的自动更正功能来处理语言
我们如何知道说话和阅读？这些基本问题导致了麻省理工学院的新研究，该研究使用AI模型来研究我们大脑如何以及为何理解语言。他们发现，人的大脑可能就像智能手机自动更正功能一样工作。 发表在《美国国家科学院院刊》上的这项新研究显示，这些人工智能语言模型的功能与人脑中的语言处理方法相似，表明人脑可能使用下一个词的预测来驱动语言处理。最近一代的人工智能语言模型被设计为预测文本中的下一个词，就像iMes
人工智能
希恩贝塔 . 2021-10-27 4203
AI那么卷，怎能不会用CUDA实现卷积操作
过去十年深度神经网络已成为最重要的机器学习模型之一，创造了从自然语言处理到计算机视觉、计算神经科学等许多领域的 SOTA 实现。 深度神经网络的特征注定其产生的计算量是巨大的，但也会产生大量高度并行化的工作，特别适合多核和众核处理器。深度学习领域的新研究思路往往是结合原生框架 operator 来实现的，一般编写专门的 GPU 内核可以解决过程中的性能损失问题，但也确实具有更高的挑战
cuda
机器之心 . 2021-10-08 2800
英伟达的压箱底技术：利用CUDA实现光线追踪
过去十年深度神经网络已成为最重要的机器学习模型之一，创造了从自然语言处理到计算机视觉、计算神经科学等许多领域的 SOTA 实现。 深度神经网络的特征注定其产生的计算量是巨大的，但也会产生大量高度并行化的工作，特别适合多核和众核处理器。深度学习领域的新研究思路往往是结合原生框架 operator 来实现的，一般编写专门的 GPU 内核可以解决过程中的性能损失问题，但也确实具有更高的挑战
cuda
机器之心 . 2021-09-16 2426
电镜中的垃圾变黄金—深度神经网络
近十年来，扫描探针、电子显微镜和光学显微镜的光谱成像方法发展迅速，导致了大型多维数据集的兴起。在许多情况下，将高光谱数据降维到较低维度的材料特征参数，要依赖功能拟合，虽然拟合函数的近似形式是已知的，但函数的参数却是需要人为确定的。然而，通过迭代方法实现噪声数据的功能拟合（如最小二乘梯度下降），常常会出现虚假结果。 来自美国橡树林国家实验室的Stephen Jesse领导的团队，提出了一种新的方法，
探针
YXQ . 2019-06-03 935
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