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我国类脑强人工智能在全球首次实现“片上学习”
时间:2021-12-02 01:38点击量:


本文摘要:据理解,在机器学习领域,片上自学较目前风行的在线自学(On-LineLearning)又往前横跨了突破性的一大步,这意味著机器学习能在硬件末端必要已完成,通过硬件层面的大大自我自学和自我提升,构建高效率、低功耗。未来,无论是在移动智能终端、家用智能终端或是大数据专用服务器等多领域,片上自学都将展现出其独特且强劲的优势。 片上自律自学画风分类 抽象画、巴洛克、花卉、室内、肖像、近于珍主义、波普艺术、超现实主义多种画派和画风,让人眼花缭乱。

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据理解,在机器学习领域,片上自学较目前风行的在线自学(On-LineLearning)又往前横跨了突破性的一大步,这意味著机器学习能在硬件末端必要已完成,通过硬件层面的大大自我自学和自我提升,构建高效率、低功耗。未来,无论是在移动智能终端、家用智能终端或是大数据专用服务器等多领域,片上自学都将展现出其独特且强劲的优势。

  片上自律自学画风分类  抽象画、巴洛克、花卉、室内、肖像、近于珍主义、波普艺术、超现实主义多种画派和画风,让人眼花缭乱。  对于普通人来说,即便增生艺术多年,想做看一眼之后能必要分设画作流派,并不是件更容易的事。机器否能做这一切?  自2014年起,加州理工大学SergeyKarayev等人搜集了Wiki-paintings画作以来,全球不少团队已重新加入机器较慢辨识、分类的研究中,以此来检验机器学习的成果。

  最近,西井科技的神经形态实验室(WNR)首次在全球范围内构建了片上自学,并将此技术必要在Wiki-paintings画作集上展开测试。结果显示,机器能在短短1秒内自动已完成1000多张图片的分类,正确率相似100%。

  在展览现场,西井科技月对外在WIKI系统中展示了片上自学过程。随便页面几种画风、画派在硬件端的片上自学后,我们期望能从1万幅油画中准确而较慢地寻找顺位的画风、画派。  期间,芯片可随时中断自学,以测试学习效果。

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结果我们找到,随着芯片自学工程进度的前进,油画辨识与分类的正确率将逐步下降,以后经过8至10秒的一段原始自学后,辨识的正确率相似100%。  片上自学此前研究进展较慢  机器学习的目的就是让机器具备类似于人类的自学、了解、解读事物的能力。

  从全球范围内来看,目前机器学习常用在线自学(onlinelearning),即按照顺序、循序的自学,大大的去修正模型,展开优化。有数多家公司滋味在线自学的甜头,在视觉、声音、大数据等领域人工智能皆有突破。  与此同时,研究人员也并未暂停对片上自学研究,因为只要构建这一技术,就能必要在硬件上已完成自学与测试,进而让基础算法的研发递归,产品的升级具有更加较短的周期和更高的效率,并且消耗较少的能源。

  事实上,从1990年代起,大量的研究之后集中于在如何将算法映射硬件的理论研究中,但那时针对的仅有是诸如非常简单的波形、信号处理。


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