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英特尔放弃 “i” 处理器,重塑酷睿

英特尔经典的 “灯,等灯等灯” 音效和酷睿这个品牌已经深入人心,为了让消费者更加容易理解品牌和不同型号的定位,英特尔做出了重塑处理器品牌的决定。 在 2006 年,英特尔通过英特尔酷睿 2 双核(Intel Core 2 Duo)处理器向大家介绍了其英特尔酷睿处理器。此后英特尔根据高中低档次将处理器进行了划分,其中包括 i3、i5、i7 和 i9,并在 i7、i9 的基础上开发了更高级的 X 系列。 如今,从其即将推出的 Meteor Lake 芯片开始,“i” 处理器被正式放弃。这意味着酷睿处理器将改为 3、5、7 和 9(英特尔酷睿处理器)。至于 X 系列,名称将被换成 Ultra(英特尔酷睿 Ultra 处理器)。例如,英特尔酷睿 i7 未来将被命名为英特尔酷睿 7,而英特尔酷睿 i7 X 将被称为英特尔酷睿 7 Ultra。 除了酷睿处理器的名称会发生改变,英特尔针对笔记本推出的 Evo 认证也将被改名为英特尔 Evo Edition。同时,其商业产品将被冠以英特尔 vProEnterprise 和英特尔 vPro Essentials。 这次品牌结构的调整也是英特尔自酷睿系列...

了解基于模型的元学习:Learning to Learn优化策略和Meta-Learner LSTM

摘要:本文主要为大家讲解基于模型的元学习中的Learning to Learn优化策略和Meta-Learner LSTM。 本文分享自华为云社区《深度学习应用篇-元学习[16]:基于模型的元学习-Learning to Learn优化策略、Meta-Learner LSTM》,作者:汀丶 。 1.Learning to Learn Learning to Learn by Gradient Descent by Gradient Descent 提出了一种全新的优化策略, 用 LSTM 替代传统优化方法学习一个针对特定任务的优化器。 在机器学习中,通常把优化目标f(θ) 表示成 其中,参数θ的优化方式为 上式是一种针对特定问题类别的、人为设定的更新规则, 常见于深度学习中,主要解决高维、非凸优化问题。 根据 No Free Lunch Theorems for Optimization 理论, [1] 提出了一种基于学习的更新策略代替人为设定的更新策略,即,用一个可学习的梯度更新规则,替代人为设计的梯度更新规则。 其中, optimizer 为g由ϕ参数化; optimizee 为 ...

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