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AI教父辛頓和霍普菲爾德 以發明類神經網路榮獲諾貝爾物理學獎
有「AI教父」之稱的辛頓今天與美國科學家霍普菲爾德共同榮獲諾貝爾物理學獎，他們因為對類神經網路的奠基性發現與發明，使機器學習獲得巨大進展而獲此殊榮。 根據諾貝爾獎網站，霍普菲爾德（John J. Hopfield）與辛頓（Geoffrey E. Hinton）使用物理學來訓練類神經網路（artificial neural network），他們運用物理學工具，開發出為當今強大機器學習奠定基礎的方法。 霍普菲爾德在1982年創造出聯想神經網路，現在通稱為霍普菲爾德網路（Hopfield network），可以儲存和重建圖像以及資料中其他類型的模式。 英國出生的加拿大學者辛頓是電腦科學家及認知心理
中央社
6 個月前
照片中包含了神經元生物界面、神經元、腦、人腦、神經形態工程
三星與哈佛大學提出逆向工程將大腦神經元網路「複製」到晶片設計的想法
三星希望未來能「複製」大腦神經元位置、連接模式，並且利用這些資料建構成3D類神經網路，在實作部分就會朝向大腦逆向工程模式，但目前面臨挑戰可能包含人腦約有1000億個神經元，而這些神經元彼此連接數量更是驚人，若以一對神經元連接就需要透過一個記憶體元件儲存資訊的話，總計會需要使用100兆個記憶體元件。 但可能會面臨道德感、宗教信仰等問題 三星與哈佛大學研究人員提出參考人類大腦結構的人工智慧晶片設計方式，其中希望能將大腦神經元網路完整「複製」到3D結構設計的類神經網路晶片設計。 與過往同樣強調參考大腦神經網路結構的運算晶片設計方式不同，三星提出想法是完整「複製」大腦神經元位置、連接模式，並且利用這些
Mash Yang
3 年前
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Intel AIDC 開發大會主題演講，以軟體開源、多元硬體與社群作為 AI 戰略後盾
對於現在電子產業而言，由於硬體運算力提升、運算軟體框架不斷進化且市場有明確需求，基於神經網路的 AI 再度成為重要議題，而作為現行全球主要伺服器、超級電腦核心架構供應商的 Intel 當然也不會錯過這場盛會，鎖定 AI 相關開發者舉辦了 AIDC ( AI 開發者大會)，在稍早的主題演講，也就 Intel 目前的戰略進行說明。 Intel 的 AI 戰略可分為三大領域，包括軟體、硬體與社群；其中在社群方面， Intel 選擇藉由開源方式推廣相關開發軟體，而硬體部分除了 Intel 最核心的 Xeon 外，也針對當前異構運算、推理與學習加速器等提供全方位的硬體解決方案，至於社群除了與業界主力的
Chevelle.fu
6 年前
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NVIDIA 研究人員透過逆向方式培訓圖片修復系統，可將缺損的圖像修補到像是有那麼一回事
有時候一些老照片已經破損，或是數位照片檔案毀損，或是年少輕狂時用小畫家在重要的數位照片上塗鴉，遇到這些狀況總是會希望時光能夠回溯，但這是不可能的，而針對數位照片有不少的修復方式，不過多要仰賴人工方式，雖然如 Adobe Photoshop 有自動修復的功能，但效果仍相當有限；而 NVIDIA 的研究人員則透過深度學習的方式，以逆向工程進行照片修復的 AI 模型培訓，讓系統自行幫照片中受到破壞的部分進行補修。 這項 AI 技術可說是如 Photoshop 內容感知功能的超級強化版，不僅只是將照片中多餘的物體去除並補上合理的畫面，這項實驗則是進一步無中生有，即便照片被大量塗白，它仍能幫照片空白處補
Chevelle.fu
7 年前
是NEC 發表深度學習自動優化技術，藉預測學習進度降低辨識錯誤率這篇文章的首圖
NEC 發表深度學習自動優化技術，藉預測學習進度降低辨識錯誤率
基於機械神經網路的深度學習是近年人工智慧的大熱門，而 NEC 也針對神度學習發表深度學習自動優化技術，強調能夠降低辨識錯誤率並使辨識精度提升；這項技術的起因是在現行的機械神經網路的學習模式中，若電腦過度學習資料會產生"過度訓練"現象，導致僅有學習過的資料才具備高精度、未曾訓練過的資料精度會下降，通常會使用所謂"正規化"方式調整過程，當前的方式是僅能針對整個類神經網路進行統一的正規化，但仍無法改變部分學習層過學習的情況，但透過手動方式逐層調整也相當困難。 而 NEC 的新技術則是依照類神經網路結構進行每一層學習進度的預測，同時針對各層進度進行自動設定的正規
Chevelle.fu
7 年前
是工程師用神經網路把 AI 訓練到像是他爸在玩馬力歐賽車這篇文章的首圖
工程師用神經網路把 AI 訓練到像是他爸在玩馬力歐賽車
多數的玩家聽到用人工智慧玩遊戲，第一個反應多半是這樣還有樂趣嗎？的確，以現行不少賽車遊戲的 AI 來說，多半都只會順著所謂的完美路線前進，或是遇到特定的情況會以不合情但合理的方式前進，與真正的人類玩家行為完全不同；而在兩年前打造出 MarIO 神經網路讓 AI 自己玩超級瑪利歐世界的工程師 SethBling 又再度打造了玩馬力歐系列遊戲的新 AI ，稱為 MariFlow ，這次他透過類神經網路技術進行學習，不過目的並不在於打造完美的 AI ，而是更像真人的 AI ，至少他試圖讓 AI 的技術跟玩法像是他的父親 SethBling 一樣。 MariFlow 透過四層的計算去預測 SethBl
Chevelle.fu
7 年前
是Intel 宣布推出首款針對類神經網路的 Nervana 處理器，強調與 Facebook 緊密合作並於今年底出貨這篇文章的首圖
Intel 宣布推出首款針對類神經網路的 Nervana 處理器，強調與 Facebook 緊密合作並於今年底出貨
Intel 受到近年 AI 世代架構需求變化影響，過去引以為豪的 CPU 在新世代中雖仍不可或缺卻從主角被打為配角，故也積極的提供新方案作為與目前檯面上火熱的 NVIDIA GPU 抗衡的手段，稍早 Intel 正式宣布首款針對類神經網路打造的 Nervana 類神經網路處理器( NNP )將在今年底出貨，強調滿足市場現階段 AI 發展中最主流的類神經網路架構需求，能使 Intel 達成去年所公布將在 2020 年前使 AI 效能提升百倍的目標，並且與 Facebook 合作，助其人工智慧發展邁向下一個里程碑。 Nervana 採用全新的無緩衝層次記憶體架構，透過軟體直接進行管理，使記憶體管理
Chevelle.fu
7 年前
是改用類神經網路學習 Google中翻英終於不會再有奇怪字句…這篇文章的首圖
改用類神經網路學習 Google中翻英終於不會再有奇怪字句…
過去使用Google翻譯的時候，經常會發生中文翻英文、英文翻中文時產生奇怪字句的情況，而在近期開始導入類神經網路學習系統之後，Google終於讓中翻英字句變得更通順且正確。 在先前訪談中，Google翻譯團隊曾透露將會導入人工智慧學習系統，藉此取代傳統以字句為基礎的翻譯比對模式，藉此提昇翻譯品質的精準度。而稍早Google研究團隊公布消息，在採用類神經網路學習系統 (GNMT,Google Neural Machine Translation)作為主要翻譯模式，將可進一步學習判斷字句間的具體含意與前後關連，進而讓最終翻譯結果更為通順，同時維持正確語意。 相比傳統翻譯模式主要透過單純比對字句，因
Mash Yang
8 年前
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