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专家评论

他多次呼吁研究者们应该对反向传播保持怀疑态度,推倒重来,重新建立新的理论体系。
三十多年前,全球顶级深度学习专家 Geoffrey Hinton 参与完成了《Experiments on Learning by Back Propagation》论文,提出反向传播这一重大人工智能理论方法。如今,他再次呼吁研究者们应该对反向传播保持怀疑态度,推倒重来,重新建立新的理论体系。

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高性能、低功耗、低成本
SPR2801S作为协处理器与CPU构成异构计算系统,无需额外内存,高效且合理;集成高达28000个运算单元,提供每秒2.8万亿次计算性能;典型功耗0.3W,能耗效率达到9.3TOPs/W。
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核心技术 与众不同
采用二维矩阵处理引擎(MPE™)与存算一体(APiM™)技术相结合,100%知识产权与专利技术,让计算性能得以充分释放。
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支持多个框架训练模型
Plai™(基于PyTorch的“full-stack”框架)模型训练工具,支持Caffe,PyTorch,TensorFlow框架。




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