【摘 要】
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人工智能几起几落,一般认为这一轮热潮从2012年开始.这一年,Hinton和他的学生AlexKrizhevsky设计的AlexNet采用深度学习算法,在ImageNet图像识别竞赛中获得冠军,图像错误识别
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人工智能几起几落,一般认为这一轮热潮从2012年开始.这一年,Hinton和他的学生AlexKrizhevsky设计的AlexNet采用深度学习算法,在ImageNet图像识别竞赛中获得冠军,图像错误识别率下降10多个百分比,同期的其他神经网络每次的成绩提升很少达到5％,立即引起业界对深度学习的极大关注.之后的两年时间,深度学习网络进一步把整体错误率下降至5％以内,达到了人眼的水平.随后,Google、MicroSoft、Facebook先后开源了自己的深度学习框架Tensorflow、CNTK和Caffe.一时间,国内外涌现了大量的人工智能创业公司.除了深度学习技术,GPU芯片、分布式计算、计算位数压缩等新的优化技术也加快了神经网络的训练和使用效率,人工智能应用从高性能数据中心向嵌入式设备发展.
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