AI芯片与未来：DPU、GPU、NPU、ASIC和FPGA
随着深度学习对算力要求的不断提升，各家公司开始研发生产专用于深度学习、DNN 的运算芯片或基于 FPGA 架构的半定制芯片……
神经网络
神经网络是一种受到生物神经系统启发而设计的计算模型，用于机器学习和人工智能领域。神经网络由大量的人工神经元（模拟生物神经元）组成，这些神经元通过连接权重相互连接，形成网络结构。神经网络的目标是通过学习和调整权重来模拟和解决复杂的问题。
神经网络初学者的激活函数指南
为什么需要激活函数。为什么神经元不能直接计算并将结果转移到下一个神经元？激活函数的意义是什么？
200年前的数学揭示了AI的神秘黑匣子
一项新的研究表明，已有200年历史的数学方法或有助于揭示神经网络如何执行诸如预测气候或模拟湍流等复杂任务。
在神经网络中，牢不可破的锁可以隐藏看不见的门
为了更好地理解此类漏洞，研究人员开发了各种技巧来在机器学习模型中隐藏他们自己的样本后门。
IMG Series4 NNA实现高效推理
我们希望神经网络能够以尽可能低的成本在我们的IMG Series4 NNAs上获得高准确率。
深度聚类算法研究综述
这篇博客从两个视角总结现有的深度聚类算法，即聚类模型与神经网络模型。
C++ 中的卷积神经网络 (CNN)
本文将用 C++ 编写一个 CNN 和一个名为 mlpack 的库来对MNIST数据集进行分类。
卷积神经网络长尾数据集识别的技巧包
对长尾数据集的tricks进行了分析和探索，并结合一种新的数据增强方法和两阶段的训练策略，取得了非常好的效果。
使用LIME解释CNN
我们已经介绍过很多解析机器学习模型的方法，例如如pdp、LIME和SHAP，但是这些方法都是用在表格数据的，他们能不能用在神经网络模型呢？
常说的算力指标TOPS是什么？
算力的具体计算还依赖特定背景，本文只做一般性描述。