《人工智能算子接口第2部分:神经网络类》(征求意见稿)编制说明根据国家标准化管理委员会2023年下达的国家标准制修订计划,全国信息燧原科技、上海商汤智能科技有限公司、中关村视听产业技术创新联盟等,归口单位为全国信息技术标准化技术委员会(2024年4月23日,在杭州组织召开标准编制讨论会,与会专家提出了部分修2024年8月20...
人工智能 算子接口 第2部分:神经网络类doi:20230716-T-469全国信息技术标准化技术委员会
1 神经网络的类型(如MLP,CNN) 2 输入数据 3 计算能 力(硬件和软件能力决定) 4 学习速率 5 映射的输出函数 A)1,2,4,5 B)2,3,4,5 C)都需要考虑 D)1,3,4,5 答案:C 解析: 9.[单选题]选出不属于智能视觉目标检测模型的选项: A)Cascade R-CNN B)Mask R-CNN C)MobileNet-SSD D)Language_mode...
Transformer已经应用到ChatGPT一类的模型,引领通用人工智能时代;终端面向机器人、智慧教育等场景,基于Transformer的模型可以实现知识增流,做成轻量级小模型;但在硬件支撑方面,终端产品不能通过Transformer来做,必须依赖支撑人工智能加速的NPU(神经网络处理器)。
基于数据流图描述,深度学习框架在设计上切分出了三个解耦的优化层:数据流图优化,运行时调度策略,以及算子优化。当遇到新的神经网络模型结构或是训练算法时,通过以下三步进行扩展:(1)添加新的算子;(2)对算子的内核函数在不同设备,不同超参数下进行计算优化;(3)注册算子和内核函数,由运行时系统在在运行时派发到所...
视海芯图创始人、董事长许达文介绍,当前云端通过GPU的硬件技术支持,Transformer已经应用到ChatGPT一类的模型,引领通用人工智能时代;终端面向机器人、智慧教育等场景,基于Transformer的模型可以实现知识增流,做成轻量级小模型;但在硬件支撑方面,终端产品不能通过Transformer来做,必须依赖支撑人工智能加速的NPU(神经网络处理器)...
在数据输入后,通过多层非线性的特征学习和分层特征提取,最终对输入的图像、声音等数据进行预测。深度学习框架多硬件平台适配总体架构技术方案包括设备管理层接入接口、算子适配层接入接口,训练框架与推理框架的多硬件适配指标体系包括安装部署、兼容适配、算子支持、模型支持、训练性能、稳定性和易扩展性等。
研究团队此次找到一种基于声波构建可重构模块的方法，用于光子机器学习。该研究的关键是光驱动产生的行进声波，其可操纵光学神经网络的后续计算步骤。比起光信息流，声波的传输时间要长得多，因此，它们在光纤中保留的时间更长，并且可依次链接到每个后续处理步骤。该团队用实验演示了第一个构建模块——循环算子，这是...
人工智能导论复习笔记 第一章 绪论 弱人工智能:指不能真正实现推理和解决问题的智能机器,这些机器表面看像是智能的,但是并不真正拥有智能,也不会有自主意识。强人工智能:指真正能思维的智能机器,并且认为这样的机器是有知觉的和自我意识的,这类机器可分为类人(机器
表1 数据模型、实现思路和运用的智能算子对应表 4.3 关键指标验证 在试验环境下,结合对网络流量安全智能分析系统的要求,可以对以下 4 个方面的关键指标进行验证:(1)能够根据网络业务对网络流量情况进行智能分析,自动生成流量行为模型,根据该模型及时发现网络中的异常流量行为。在相对独立和封闭的一些专用网络中,无法...