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微软神经网络切割法可使加速作用超线性

考虑到FPGA的发展现状、未来趋势以及中国的产业发展状况,微软根据多年的经验,总结出一些创新点与大家分享。首先,随着摩尔定律渐渐地进入暮年,不管是功耗还是频率,或是片上的计算资源,都受到了很大的挑战。但是,我们的应用需求却不断地增加。因此,如何进一步提升数据中心的计算能力和规模,成为微软的思考重点。$$众所周知,微软在2012年年底就开始了FPGA方面的探讨研发。到目前为止,微软在数据中心已经部署了25万台FPGA。在互联网公司中,微软是部署FPGA最多的一家公司,也是投入最多的一家公司。为什么微软会选择FPGA而不是选择其他的器件呢?张宸表示,首先要从人工智能或者说新的机器学习应用开始说起。机器学习的成功全部依赖于巨大的模型和多层的神经网络。这样的神经网络需要几十亿,甚至几百亿的运算,因此需要极低的延迟,这就意味着在线上实时计算的能力要达到每秒万亿次至几百万亿次的运算能力。而FPGA高效、低延迟、低开销和规模化等优点,完全迎合...  (本文共1页) 阅读全文>>

《金融经济》2017年18期
金融经济

金融市场中的神经网络拐点预测法

1.引言人工神经网络凭借其强大的拟合性能,在经济学预测领域得到了广泛的重视。刘国宏(2005)利用深圳的具体经济数据进行了实证预测研究,证明基于人工神经网络的经济预测是可行和有效的,利用神经网络进行经济预测对于有效指导经济决策具有较大的参考价值。刘德红(2012)在《基于微观结构理论的证券市场可预测性研究》一文中,使用BP神经网络对上证综指和万科A的每分钟收益率进行了预测,取得了一定效果,表明使用神经网络对上证综指进行预测是可行的。上证综指自1991年发布以来,已经成为中国股票市场的代表性指数,对上证综指进行预测,可以较好地对其他股票指数、个股、期货、期权等衍生品进行合理定价和交易。此外,依靠随时可更新的模型内在传导机理和运行结构,以尽可能避免小概率事件,人工神经网络的种种优势是传统的统计学模型和金融模型难以企及的。2.价格预测法过去十年间,有大量的学者研究了如何使用神经网络模型直接预测股票市场、债券市场、汇率市场及其他衍生品市...  (本文共2页) 阅读全文>>

《通讯世界》2018年12期
通讯世界

脉冲神经网络和行为识别

1引言传统神经网络通过连续的浮值进行权重相乘相加进行记录再通过非线性形函数计算,具有广义线性特点,传统神经网络是图片的输入,图片的输入由传统的红色、绿色、蓝色组成,将其以浮点数的形式输入到网络,再除以255进行归一化,和各个点的权重相乘再累加,再运用sigmoid函数限定输出在0~1之间,并且可导,这是一个非线性函数,经过数学证明可以映射出最复杂的函数表征形式,再通过相同的过程,得到最后的输出,将对应的输出和标准的输出累加平方,这就是误差的表征形式,这个表征形式可以得到肢体的行动特征和所载形式。具体的训练过程如下:(1)通过输入得到对应的输出。(2)将准备好的数据和网络中的数据进行误差分析。(3)将误差反向传播,调整权重和偏执。(4)设置误差的阈值和最大的循环次数。如果最小的误差小于阈值误差或循环次数大于最大的循环次数则终止,训练完成。而脉冲神经网络通过频率和时间点进行记录浮值只有0和1,具有非线性特点。脉冲神经网络作为第二代新...  (本文共2页) 阅读全文>>

《国际学术动态》1996年01期
国际学术动态

1995年世界神经网络大会述评

1会议概况 本年度世界神经网络大会(WCNN’95)于7月17日至21日在美国首都华盛顿市召开。参加会议的人数为70。人左右。交流文章约450篇,其中特邀文章约25篇,分组口头报告约30。篇,张贴论文约125篇。会议的其他内容也丰富多彩。 拓导报告20个,内容涉及到当今神经网络研究和应用的各个领域。这些讲座安排在正式会议的前一天进行。所有的报告人均为该领域权威人士,听讲人需交纳费用。6小时需交纳300美元. 邀请国际知名学者就当今神经网络研究的热点及今后的发展趋势发表自己的观点。有7个大会报告:①英国伦敦皇家理工学院J.G.Taylor教授(国际神经网络学会主席)的“朝着最终的智能系统努力”,②加州大学伯克利分校W.J.Freeman教授的“动物行为中的神经动力学及意图”,③波士顿大学G.CarPente:教授的“识别与预测:从突触到技术”,④美国海军武器研究中心斯华龄(H.Szu)博士的“作为神经处理的子波变换”,⑤芬兰赫尔辛...  (本文共5页) 阅读全文>>

《数字技术与应用》2018年04期
数字技术与应用

智能双轮平衡车的设计研究

针对环境保护而设计的智能双轮平衡车,其以存放方便和无污染而逐渐受到人们的重视,但由于该交通工具的技术含量较高,其在设计中存在的一些问题还无法得到有效的解决。本文作者通过自身的研究对当前智能双轮平衡车的硬件设计和软件功能等进行了简单的分析,并提出了一些改善智能双轮平衡车控制效果的对策。1现状分析对于双轮平衡车的研究工作,我国同国外发达国家相比起步要晚一些,近些年随着我国对新能源交通工具的重视程度增加,双轮平衡车的研究也在逐渐深入,其作为一种特殊的交通工具,国家在政策方面的支持和辅助较强。通过大量的实验研究和验证,我国在2003年推出了第一款双轮平衡车,这标志着我国进入到了双轮平衡车的运行和应用阶段,随着我国PID算法的深入研究,双轮平衡车的应用性也在逐渐提高。2智能双轮平衡车的电路硬件设计2.1电路总体设计对于智能双轮平衡车,其电路主要包含电源和控制芯片等内容,对于不同的模组,其采用的电路设计模式不同,对于其主控芯片,其在当前采用...  (本文共2页) 阅读全文>>

《通讯世界》2018年08期
通讯世界

基于硬件的神经网络加速

权值共享,减少参数数量,在输入我们需要识别的图片后,提取特征获取信息,最后将信息收集起来是卷积神经网络通常使用的方法。这是卷积神经网络通常采取用于识别图像的方法,本文也会更加清楚的说明其基本结构和工作流程,把目前对于卷积神经网络已有研究成果的作为本文研究的基石,深入了解并且研讨卷积神经网络的并行系统构造,探究其运行方法和效益,并且研究FPGA与CNN的结合。1引言进入21世纪,信息大潮冲击着社会,深度学习具有重要的作用。因为它可以帮助我们解决一些高级抽象认识问题,使机器学习登上新的台阶,它具有巨大的科研价值和广泛的实用性,是研究人员和开发者十分看好的对象。深度学习在之前对于人们来说是个十分陌生的名词,它来源于对神经网络的研究。多隐层多层感知器被称为深度结构学习[深度结构学习]、层次学习[层次学习]或机器学习的深度[深度机器学习]。它是机器学习的一个分支。机器学习使机器对外界数据进行分析,获取所需要的规则,提高自身能力,从而对规则...  (本文共3页) 阅读全文>>