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借助英特尔® 优化 Chainer* 管理深度学习网络

Chainer可根据 define-by-run 方法(亦称动态计算图)提供自动差异化 API,并提供面向对象的高级别 API,以构建和训练神经网络。

2018 年03月19日     

基于 CPU 实施高效且快速的医疗影像分析

在整个比赛过程中,英特尔积极参与了架构设计、软硬件开发、性能优化和在线支持,因此积累了有关医疗 AI 的丰富洞察。

2018 年03月19日     

人工智能的人类端:情感计算

情感计算可帮助我们了解我们的情感状态、制定更好的决策、更有效地帮助他人,也可以帮助机器制定决策来丰富我们的生活。情感数据还有另外一种有趣的用途:机器学习。通过数据收集来强化机器的理解能力,最终为您带来个性化的体验。

2017 年06月23日     

BigDL:一种面向 Apache Spark 的分布式深度学习库(文章)

BigDL 是一种面向 Apache Spark* 的分布式深度学习库。利用 BigDL,您可以将深度学习应用编写为 Scala 或 Python* 程序,也可以利用可扩展 Spark 集群的功能。本文介绍了 BigDL,向您展示了如何在各种平台上创建库,并提供了实际应用的 BigDL 示例。

2017 年06月23日     

利用 Neon* 传输学习

在过去几年间,许多深度神经网络 (DNN) 模型用于各种应用,如图像识别和语音翻译。上述模型通常针对特定目标,但是可以进一步扩展,应用于新型使用案例。例如,可以训练模型,以识别图像中的数字和字母,重复使用该模型,在更广泛的模型或数据集(用于自主驾驶)中阅读指示牌。

2017 年06月23日     

使用英特尔® MKL 安装和构建 MXNet

MXNet 是一种开源深度学习框架,支持您在各种设备上定义、训练和部署深度神经网络,从云基础设施到移动设备。它具有高度可扩展性,可用于实施快速模型训练,支持灵活的编程模型和多种语言。MXNet 支持您混合使用符号和命令式编程,以实现最高的效率和生产力。

2017 年06月23日     

扩展机器学习,满足人工智能日益增长的要求

如今,人工智能依赖机器学习,后者是一类能够随着时间进行改善的算法,其关键是具备出色的数据处理能力,并不断对硬件及方法进行完善。这是人工智能的一贯原则,但是由于需要处理和开发的数据规模较大,而现实中没有这么多数据,这个原则并未贯彻执行。如今,数据的规模每年提升一倍,其增度超过了计算能力。这就是我们讨论人工智能的真正原因,也验证了机器学习是实现人工智能功能的有效手段。

2017 年06月23日     

BigDL:一种面向 Apache Spark 的分布式深度学习库

BigDL 是一种面向 Apache Spark* 的分布式深度学习库,用户可以通过 BigDL 将深度学习应用编写为标准的 Spark 程序,这些程序可以直接在 Spark 或 Hadoop 集群上运行。本文介绍了三个特性:深度学习支持、出色的单节点英特尔® 至强® 性能以及利用 spark 架构实现高效的横向扩展......

2017 年06月23日     

自动驾驶开发如何起步

随着汽车进入自主世界的中心,开发商被赋予创造创新和无缝的解决方案以快速响应市场需求并与市场需求一起增长的任务。 这在车辆和数据中心两方面都要求一些重大的资源。 英特尔已从消费者出发构建了一个生态系统。 利用这些工具,您将能创造——并且重新创造——驾驶的体验。

2017 年05月05日     

英特尔 Kaggle 竞赛技术参考

2017 年3 月15日,英特尔携手 MobileODT*(MobileODT* 公司致力于向全球每位女性普及宫颈癌筛选)在 Kaggle.com 网站推出人工智能竞赛。Kaggle 是知名的数据相关竞赛的领先平台,通过该平台,公司可以发布建模问题,专业人士、开发人员和研究人员以竞赛的形式提供最佳解决方案。

2017 年04月24日     

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