demi的博客

本文探讨了在5G领域使用机器学习的一些实例，为基于机器学习在5G 领域的高级应用和分析方法指出了潜在的可能方向。随着5G应用对网络性能的要求日益增加，更加强大和优化的网络将会为大幅度提高网络性能，随之而来也为用户带来更好的体验。

在德勤最新的全球汽车消费者调查中，数以万计消费者就影响汽车行业的核心问题分享意见。根据《2019年德勤全球汽车消费者调查》，自动驾驶科技应用不断广泛延伸至实际生活中，但消费者对于自动驾驶汽车的安全性的信心似乎未见提升。

神经网络的发展史可以分为三个阶段，第一个阶段是Frank Rosenblatt提出的感知机模型，感知机模型的逻辑简单有效，但不能处理异或等非线性问题。第二个阶段是Rumelhart等提出的反向传播算法，该算法使用梯度更新权值，使多层神经网络的训练成为可能。第三个阶段得益于计算机硬件的发展和大数据时代的到来，促进了深度神经网络的发展。

Unity Technologies推出了一项更新，可以更轻松地将增强现实功能插入本机移动应用和游戏中。

这篇文章主要面向的是非专业的读者，简单直白地介绍了机器学习的概念、内涵、以及机器学习的相关问题。对于专业人士而言也可以依据这篇文章对机器学习的概念做更深入的理解，看看如何向身边朋友们解释你所从事的工作。

CPU需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型，同时又要逻辑判断又会引入大量的分支跳转和中断的处理，这些都使得CPU的内部结构异常复杂。而GPU面对的则是类型高度统一的、相互无依赖的大规模数据和不需要被打断的纯净的计算环境。

最近关于自动驾驶的发展消息让人兴奋，有许多相关测试证明了其安全性和可靠性。据Counterpoint Research预测，随着技术和监管问题的解决，2030年销售的新车中约有15％将实现完全自主驾驶（4至5级）。为了实现自动驾驶的愿景，OEM、供应商以及初创企业正在使用最尖端的技术来解决算力、软件开发、算法设计中的问题。但又因为监管和法律的问题，可能会成为自动驾驶实现的最大阻碍。

如今，即便是结构非常复杂的神经网络，只要使用Keras，TensorFlow，MxNet或PyTorch等先进的专业库和框架，仅需几行代码就能轻松实现。而且，你不需要担心权重矩阵的参数大小，也不需要刻意记住要用到的激活函数公式，这可以极大的避免我们走弯路并大大简化了建立神经网络的工作。然而，我们还是需要对神经网络内部有足够的了解，这对诸如网络结构选择、超参数调整或优化等任务会有很大帮助。本文我们将会从数学角度来充分了解神经网络是如何工作的。

机器学习是识别隐藏在数据中的可能性并将其转化为完全成熟机会的技术。巧合的是，机会是促进业务运营并在竞争对手中脱颖而出的因素。了解机器学习算法如何应用于各个领域以获得可带来合法业务优势的结果至关重要。

我们经常用渲染管道(rendering pipeline)来描述渲染(rendering)，而且有一点必须铭记在心：高效的渲染就是保证信息快速流通。