算法 文章 進(jìn)入算法技術(shù)社區(qū)
從算法到硬件以最高效率實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的AI應(yīng)用
- 半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)在自動(dòng)駕駛汽車、智能手機(jī)、智能穿戴、通信、物聯(lián)網(wǎng)等新興領(lǐng)域的驅(qū)動(dòng)下迎來了新一輪發(fā)展高潮，但同時(shí)其復(fù)雜度、性能、功率等挑戰(zhàn)是巨大的，過去將近十年，核心CPU的運(yùn)算速度和功耗已經(jīng)達(dá)到極致，滿足特定領(lǐng)域硬件加速的需求迫在眉睫，Mentor全球副總裁兼亞太區(qū)總裁Danny Perng指出，尤其是在機(jī)器學(xué)習(xí)以及人工智能領(lǐng)域，需要利用新的設(shè)計(jì)方法和設(shè)計(jì)工具加速芯片設(shè)計(jì)。
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基 2 FFT 算法的模塊化硬件實(shí)現(xiàn)與比較
- 隨著快速傅里葉變化(FFT)在信號處理應(yīng)用領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，不同場合對硬件實(shí)現(xiàn)的 FFT 算法結(jié)構(gòu)提出了多樣化的要求，針對這種需求在硬件編程設(shè)計(jì)中將 FFT 分割成模塊化的三部分：數(shù)據(jù)存儲重排模塊、旋轉(zhuǎn)因子調(diào)用模塊、蝶形運(yùn)算模塊。通過時(shí)序調(diào)用可組成不同結(jié)構(gòu)的 FFT 處理器，實(shí)現(xiàn)流水結(jié)構(gòu)與遞歸結(jié)構(gòu)兩種方案，分別側(cè)重于處理速度與資源占用量兩方面的優(yōu)勢。在FPGA硬件設(shè)計(jì)中使用 Verilog 語言完成代碼編程，實(shí)現(xiàn)了兩種結(jié)構(gòu)的 512 點(diǎn)基 2 算法的快速傅里葉變換，使用 Modelsim 完成功能仿真。與
- 關(guān)鍵字： FFT 硬件實(shí)現(xiàn) 基 2 算法 模塊化設(shè)計(jì) 流水線結(jié)構(gòu) 遞歸結(jié)構(gòu) 201902
人民日報(bào)：解決算法智能帶來的問題已經(jīng)不可回避
- 算法，曾被描述為一件相當(dāng)溫和的事情——計(jì)算過程明確，步驟可控，結(jié)果一目了然。近年來，算法通常與大數(shù)據(jù)結(jié)合，通過打分、排序、評級的方式在用戶、環(huán)境和推薦對象之間建立聯(lián)系，進(jìn)行自動(dòng)化推薦。搜索引擎中的網(wǎng)頁呈現(xiàn)，電子商務(wù)中的商品推薦，社交網(wǎng)絡(luò)中“你可能認(rèn)識的好友”，內(nèi)容推薦引擎中的新聞推薦等，都是算法應(yīng)用的豐富場景?！ ∪欢?，算法的廣泛應(yīng)用也引發(fā)一些問題。不久前，英國伯明翰地方警局表示正在研發(fā)一套名為“國家數(shù)據(jù)分析方案”的系統(tǒng)，旨在通過對居民個(gè)人數(shù)據(jù)資料的分析，預(yù)測公民的“犯罪指數(shù)”，引導(dǎo)警方提前干預(yù)。盡管
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人工智能加速期：算法為王還是“場景落地”優(yōu)先？
- 人臉識別、語音識別是人工智能應(yīng)用最為人熟知的兩個(gè)領(lǐng)域。智能音箱、人臉門禁也已經(jīng)走進(jìn)不少人的生活。去年大火的無人貨柜，則用到了“物品識別”技術(shù)。接下來，人工智能推廣應(yīng)用會怎么走?靠算法的不斷提升嗎? 海康威視高級副總裁徐習(xí)明說：“今天的人工智能還是一種弱人工智能。基于深度學(xué)習(xí)的算法精度會無限逼近100%，但永遠(yuǎn)無法達(dá)到。隨著‘準(zhǔn)確率’提升，最后競爭的更多是場景落地能力?！薄 〈a隆科技首席科學(xué)家黃偉林也認(rèn)同這個(gè)說法。碼隆科技是一家聚焦于“物品”圖像識別的公司，無人貨柜是其主要應(yīng)用場景之一?！霸谖锲纷R別領(lǐng)
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機(jī)器學(xué)習(xí)的關(guān)鍵點(diǎn)是什么 數(shù)據(jù)量比算法還重要
- 機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以通過概括示例來確定如何執(zhí)行重要任務(wù)。手動(dòng)編程很難完成這樣的目標(biāo)，所以機(jī)器學(xué)習(xí)通常是可行且成本有效的。隨著更多數(shù)據(jù)的出現(xiàn)，可以解決更加雄心勃勃的問題。因此，機(jī)器學(xué)習(xí)被廣泛應(yīng)用于計(jì)算機(jī)真誠等領(lǐng)域。然而，開發(fā)成功的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序需要大量的“黑色藝術(shù)”，這在教科書中很難找到?！ ?. 學(xué)習(xí)=表示+評價(jià)+優(yōu)化 所有的機(jī)器學(xué)習(xí)的算法通常包括三個(gè)組成部分： 表示：一個(gè)分類器必須用計(jì)算機(jī)能夠處理的一些正式語言來表示。相反，為學(xué)習(xí)者選擇一種表示方式就等同于選擇一組可以學(xué)習(xí)的分類器。這個(gè)集合被稱為學(xué)
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人工智能的底層邏輯是算法還是數(shù)據(jù)？
- 無線通信網(wǎng)絡(luò)的不斷升級以及機(jī)器學(xué)習(xí)、圖像識別等技術(shù)的快速發(fā)展，將越來越多的人工智能(AI)應(yīng)用帶入我們的生活。除了大家熟知的語音助手、AI下棋、AI預(yù)測等，隨著AI融入各行各業(yè)，AI養(yǎng)殖、無人駕駛、智能制造等也開始興起和落地。雖然我們對于AI還充滿了未知和擔(dān)憂，但是AI已經(jīng)成為不可阻擋的趨勢，在我們的生產(chǎn)和生活中扮演日漸重要的角色?！ I技術(shù)的興起，使得無人駕駛成為時(shí)下最熱門的應(yīng)用之一。而就在人們對無人駕駛的技術(shù)成熟度和安全性等展開質(zhì)疑與討論之時(shí)，無人貨運(yùn)憑借較為簡單的應(yīng)用場景、廣闊的市場空間以及全
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每個(gè)人都應(yīng)該知道的25個(gè)大數(shù)據(jù)術(shù)語
- 如果你初來乍到，大數(shù)據(jù)看起來很嚇人!根據(jù)你掌握的基本理論，讓我們專注于一些關(guān)鍵術(shù)語以此給你的約會對象、老板、家人或者任何一個(gè)人帶來深刻的印象。
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讓人工智能遠(yuǎn)離偏見
- ????????人們都曾看過機(jī)器控制了世界而人類被毀滅的電影。好在這些電影是娛樂性的，而且人們都認(rèn)為這些場景是不會發(fā)生的。然而，一個(gè)更應(yīng)該關(guān)注的現(xiàn)實(shí)問題是：算法偏見?！ ??算法偏見帶來的問題 所謂“算法偏見”是指在在看似沒有惡意的程序設(shè)計(jì)中帶著創(chuàng)建者的偏見，或者所采用的數(shù)據(jù)是帶有偏見的。結(jié)果當(dāng)然是帶來了各種問題，例如，被曲解的谷歌搜索，合格的候選人被禁止進(jìn)入醫(yī)學(xué)院，聊天機(jī)器人在推特上發(fā)布種族主義和性別歧視信息等。
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25個(gè)大數(shù)據(jù)術(shù)語，你知道幾個(gè)？了解幾個(gè)？
- 如果你初來乍到，大數(shù)據(jù)看起來很嚇人!根據(jù)你掌握的基本理論，讓我們專注于一些關(guān)鍵術(shù)語以此給你的約會對象、老板、家人或者任何一個(gè)人帶來深刻的印象?！ ∽屛覀冮_始吧： 1.算法?！八惴ā比绾闻c大數(shù)據(jù)相關(guān)?即使算法是一個(gè)通用術(shù)語，但大數(shù)據(jù)分析使其在當(dāng)代更受青睞和流行?！ ?nbsp; 2.分析。年末你可能會收到一份來自信用卡公司寄來的包含了全年所有交易記錄的年終報(bào)表。如果你有興趣進(jìn)一步分析自己在食物、衣服、娛樂等方面具體花費(fèi)占比呢?那你便是在做“分析”了。你正從一堆原始數(shù)據(jù)中來
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算法介紹
算法（Algorithm）是一系列解決問題的清晰指令，也就是說，能夠?qū)σ欢ㄒ?guī)范的輸入，在有限時(shí)間內(nèi)獲得所要求的輸出。如果一個(gè)算法有缺陷，或不適合于某個(gè)問題，執(zhí)行這個(gè)算法將不會解決這個(gè)問題。不同的算法可能用不同的時(shí)間、空間或效率來完成同樣的任務(wù)。一個(gè)算法的優(yōu)劣可以用空間復(fù)雜度與時(shí)間復(fù)雜度來衡量。
算法可以理解為有基本運(yùn)算及規(guī)定的運(yùn)算順序所構(gòu)成的完整的解題步驟?；蛘呖闯砂凑找笤O(shè)計(jì)好的有限的確切 [ 查看詳細(xì) ]
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