神经网络

本文将讨论傅里叶变换，以及如何将其用于深度学习领域。

贝勒医学院的研究人员开发了一个神经网络模型，使用神经网络（STANN）进行空间转录组学细胞类型分配，以克服这些挑战。

随着谷歌的开源TensorFlow Lite嵌入式机器学习架构和类似产品的推出，以及诸如Imagination公司的PowerVR神经网络加速器（NNA）等硬件加速器在移动设备或嵌入式设备上商用，各种功耗和成本更低的，以及更加小巧的嵌入式AI/ML功能解决方案不断涌现。

GNN 提供了一种在图结构化数据上使用深度学习技术的方法。本文总结了一些技巧来提高 GNN 模型的性能。

据报道称，由于采用基于云的技术和在大数据中使用深度学习系统，深度学习的使用在过去十年中迅速增长，预计到 2028 年，深度学习的市场规模将达到 930 亿美元。

缩放神经网络，无论是使用的训练数据量、模型大小还是使用的计算，对于提高许多现实世界机器学习应用程序的模型质量至关重要。

人工智能正在攻克一个又一个的人类智力堡垒，这一次中招的是历史学领域。

CNN是有权值共享和部分感受野以及不完全连接的特殊神经网络。

神经网络，是执行类人任务的人工智能系统。随着它们变得更大，他们的效率就变得越高。

边缘计算和人工智能(AI)等技术可以拓宽高性能计算的能力，并向各个领域提供高性能处理能力。本文列出的是影响高性能计算主题的关键技术趋势。