从数学角度看神经网络是如何工作的?

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。

关于边缘计算,你可以了解的更多一点

边缘计算和物联网几乎是完美匹配的。在最近两年,所有关于物联网技术趋势报告中都有边缘计算。IDC预测,到2020年,边缘基础设施支出将达到物联网基础设施总支出的18%。事实上,所有关于2018年的物联网技术的趋势预测,在2019年以及之后的几年依然得以延续。而在这个基础上,确实有一些更新。

Imagination出席2019 AETF亚太汽车电子技术峰会,分享智能驾舱先进技术及发展趋势

6月14日,“第十四届AETF亚太智能网联&电动汽车电子技术峰会”北京站在北京丽亭华苑酒店顺利举行。本次北京站活动,Imagination也积极参与,并安排其中国区市场及业务发展资深经理郑魁发表题为“智能驾舱的未来发展趋势及技术”的演讲。

Unity开发实战探讨-资源的加载释放最佳策略

游戏资源的加载和释放导致的内存泄漏问题一直是Unity游戏开发的一个黑洞。究其根源,一方面是因游戏设备尤其是Unity擅长的移动设备运行内存非常有限,另外一方面是因为Unity不太清晰的加载释放策略和谜一样的GC(垃圾收集)机制,共同赋予了Unity “内存杀手”“低效引擎”的恶名......