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TensorFlow产品经理:机器学习如何改变未来十年的软硬件?

本文来自AI新媒体量子位(QbitAI) 最近,Google Brain员工,TensorFlow产品经理Zak Stone在硅谷创业者社群South Park Commons上做了个讲座,谈到了TensorFlow、XLA、Cloud TPU、TFX、TensorFlow Lite等各种新工具、新潮流如何塑造着机器学习的未来。同时,他还暗示了一些还未向公众披露的exciting的事儿。 讲座的题目叫“Tensor Flow, Cloud TPUs, and ML progress”,以下是整个讲座的概要,量子位编译整理自South Park Commons官方博客。 作为一个平台来说,TensorFlow算是一场豪赌:它兼顾了快速,灵活,还可用于生产。实验和执行之间的转换要足够快,才能保证工程生产力,静态图像计算通过Python等高级

Hinton号召AI革命:重头再来;李飞飞等赞成:深度学习不是唯一

本文来自AI新媒体量子位(QbitAI) △Hinton等合写的反向传播论文 1986年,39岁的Geoffrey Hinton与人合写了一篇论文。40年后,这篇论文已经成为推动人工智能爆炸式发展的核心。 如今Hinton已经70岁,兼具多伦多大学荣誉教授、Google Fellow等身份。几天前在多伦多举行的AI大会期间,Hinton说他现在对反向传播“深感怀疑”。他发出号召: “我的观点是把它全部抛掉,重头再来。” 与会的其他科学家表示,反向传播仍然会在未来的AI发展中发挥核心作用。但Hinton并不满足,他想要奋力向前,找到一个全新的道路。 普朗克曾说过一句关于科学真理的真理:“科学进步源自葬礼”。Hinton说,AI的未来取决于那些对我所说的一切都深感怀疑的研究生们。 在反向传播中,标签或者权重用于在神经网络内表示照片或者声音。通过逐

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