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机器人技术2015年展望:协作、连接、融合(上)

---- 模糊的界限。机器人产业最重要的变革时期将降临在我们身上。这将会是一个合作、连接和融合的阶段,将我们推入生活中各个方面都充满着自动化的世界。它已经以很多形式存在。智能手机、智能家居,所有的车用传感器。只是我们将这些视之为理所当然。 未来,智能家居和智能办公也将不足为奇。 就像台式电脑让位给笔记本,平板电脑也正在模糊我们工作和家庭生活。机器人将无处不在,用途广和适应性强。自动化将一如既往做该做的事情。让一切变得更快、更简单、更美好。 工业化,需要协作,需要服务机器人。差异化将变得微不足道。最先

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创业加速器的价值在哪里?对企业融资能有多少帮助?

现在,在科技领域创立一家公司只需要很小一笔资金就能够做到,我们可以看到有很多企业都是由新手创业者创立的。新手创业者不断出现的同时,全球范围内加速器的数量也快速增加,这些加速器在早期企业的发展阶段对创业团队给予支持。 很多加速器为同一批入驻的企业提供多种支持,比如导师培训,人脉网络,通常会以一小笔资本投入换取公司部分股权。很多加速器都会持有创业企业一部分股权,通常为5%-7%,所以从这一点来看,加入加速器的成本还是很高的。 决定是否加入一个加速器项目的关键因素应该是加速器在帮助公司后续融资方面能起到什么样的

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总结过去三年,MIT发布AI加速器综述论文

过去这一年,无论是初创公司还是成熟大厂,预告、发布和部署人工智能(AI)和机器学习(ML)加速器的步伐很缓慢。但这并非不合理,对于许多发布加速器报告的公司来说,他们花三到四年的时间研究、分析、设计、验证和对加速器设计的权衡,并构建对加速器进行编程的技术堆栈。对于那些已发布升级版本加速器的公司来说,虽然他们报告的开发周期更短,但至少还是要两三年。这些加速器的重点仍然是加速深层神经网络(DNN)模型,应用场景从极低功耗嵌入式语音识别和图像分类到数据中心大模型训练,典型的市场和应用领域的竞争仍在继续,这是工业公司和技术公司从现代传统计算向机器学习解决方案转变的重要部分。

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你也可以训练超大神经网络!谷歌开源GPipe库

深度神经网络(DNN)推动了许多机器学习任务的发展,包括语音识别、视觉识别、语言处理。BigGan、Bert、GPT 2.0取得的近期进展表明,DNN模型越大,其在任务中的表现越好。视觉识别领域过去取得的进展也表明,模型大小和分类准确率之间存在很强的关联。例如,2014年ImageNet视觉识别挑战赛的冠军GoogleNet以400万的参数取得了74.8%的top-1准确率,但仅仅过了三年,冠军的宝座就被Squeeze-and-ExcitationNetworks抢去,后者以1.458亿(前者的36倍还多)的参数量取得了82.7%的top-1准确率。然而,在这段时间里,GPU的内存只提高了3倍左右,当前最优的图像模型却已经达到了谷歌云 TPUv2的可用内存。因此,我们急需一个能够实现大规模深度学习并克服当前加速器内存局限的可扩展高效架构。

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你也可以训练超大神经网络!谷歌开源GPipe库

深度神经网络(DNN)推动了许多机器学习任务的发展,包括语音识别、视觉识别、语言处理。BigGan、Bert、GPT2.0取得的近期进展表明,DNN模型越大,其在任务中的表现越好。视觉识别领域过去取得的进展也表明,模型大小和分类准确率之间存在很强的关联。例如,2014年ImageNet视觉识别挑战赛的冠军GoogleNet以400万的参数取得了74.8%的top-1准确率,但仅仅过了三年,冠军的宝座就被Squeeze-and-ExcitationNetworks抢去,后者以1.458亿(前者的36倍还多)的参数量取得了82.7%的top-1准确率。然而,在这段时间里,GPU的内存只提高了3倍左右,当前最优的图像模型却已经达到了谷歌云 TPUv2的可用内存。因此,我们急需一个能够实现大规模深度学习并克服当前加速器内存局限的可扩展高效架构。

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