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AI应从神经科学中借鉴想法和思路

根据Geoff Hinton(经常被誉为深度学习的“教父”)的观点,更好地理解神经元产生脉冲的原因可以带来更聪明的人工智能系统,其可以更有效地存储更多的信息。 Geoff Hinton是多伦多大学的荣誉退休杰出教授和谷歌的工程院士。他是神经网络的先驱者之一。作为很小一群学术人员之一,他和其他人共同哺育这项技术渡过了它所经历的研究兴趣、资金和发展的低潮期。 核心内容: 通过诸如奥巴马政府的“大脑计划”这样的研究项目完成的大规模大脑研究,有希望获得对大脑的新认知,从而为AI的设计人员带来新想法和思路。 是可以把神经科学里的发现引入到AI相关的想法里,尽管这可能会花些时间。在1973年,Hinton首先想到去实现一个类似于神经突触在多时间尺度上变化的机制,但直到2016,才发表了这个领域的一篇主要论文。 开发强大的感知系统是相对容易的,但是我们需

微软发布升级版认知工具包,加速深度学习研发

微软正式发布了 2.0 版本的认知工具包(Microsoft Cognitive Toolkit,曾用名为 CNTK),该工具包曾在微软内部被广泛使用,帮助实现了人工智能领域多个突破。 该升级版本增加了对神经网络库 Keras 的支持,为 Keras 编写的代码现在可以直接利用认知工具包所提供的性能和速度,而无需对代码本身进行任何更改。此外还支持 NVIDIA 最新版本的深度学习 SDK 以及高级图形处理单元(GPU)架构(例如NVIDIA Volta),可以加速训练进程。以及用于模型评估的 Java 语言绑定,和对已受训模型进行压缩的新工具——经过压缩的模型即便在智能手机等资源受限设备上的图像识别等应用中也可实时运行。 微软认知工具包最初于2016年10月发布测试版,目前该技术已被全球各地的公司和组织用于神经网络的创建和训练。 本文来自开源中国社区 [http://www.oschina.net]

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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