在高速网络设备中插入轻量级优化代码已使KAUST领导的协作能够将并行计算系统上的机器学习速度提高五倍。由英特尔，微软和华盛顿大学的研究人员和系统架构师...
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众所周知，人工神经网络是连续函数的高效近似器，连续函数的值没有突然变化(例如，图形表示中的不连续性，空洞或跳跃)。尽管许多研究已经探索了使用神经网络...
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加州大学伯克利分校的一组研究人员制造了一个两足机器人，可以利用强化学习自学走路。团队写了一篇描述他们工作的论文，并将其上传到arXiv预印服务器。 这项...
近年来，世界各地的工程师一直在尝试开发越来越先进和有效的神经形态计算系统，这些装置可模仿中枢神经系统的神经生物学结构。由于它们具有生物启发性的体系...
