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  • DeepMind彻底解决人工智能灾难性遗忘问题

    人工智能系统在设计上就倾向于在每次开始新的学习之前,忘记先前学到的所有东西,这被称为灾难性遗忘。

    2018-09-03 11:11

  • Batch的大小、灾难性遗忘将如何影响学习速率

    灾难性遗忘(Catastrophic Forgetting)”,这也是在较小batch中限制学习率的原因。

    2018-11-14 08:58

  • 使用编码工具解决意外和潜在的灾难性故障

      值得庆幸的是,当今嵌入式市场对软件质量的态度将安全关键代码质量与安全放在首位。挑战在于说服供应商回顾分析他们的遗留代码,因为他们不知道的东西会伤害他们。

    2022-06-19 15:15

  • 在关键系统中降低灾难性硬件故障引起的损失

    许多原始设备制造商(OEM)在服务器、PC和其它系统的设计中都采用了监控器件来保证系统电源出现问题时把它及时关闭,从而避免损坏硬件。 但是,很少有OEM厂商在如何针对电源

    2006-03-24 13:32

  • Altium Designer故障原因排查

    本文将介绍当您遇到冻结或长时间延迟以及Altium Designer死机等故障时如何进行故障原因排查。上述故障通常由网络流量通信问题造成的。

    2023-12-29 16:06

  • DeepMind最新研究通过函数正则化解决灾难性遗忘

    近年来,人们对持续学习(也称为终身学习)的兴趣再度兴起,这是指以在线方式从可能与不断增加的任务相关的数据中学习的系统。持续学习系统必须适应所有早期任务的良好表现,而无需对以前的数据进行大量的重新训练。

    2019-06-29 07:53

  • 芯片公司marvell灾难性裁员千人

    据爆料,美国芯片制造商Marvell(10月16日)人事通知遣散员工,中国区裁员近8 00人,引发员工集体示|威,表示“反对Marvell千人裁员,要求公司对等协商”。 据此前路透社报道称,Marvell宣布,将在全球范围内削减员工总数的17%,原因是 该公司正在收缩其移动部门。截止今年1月底,Marvell在全球范围内共有7163名员工。 按照这一规模计算,Marvell此次裁员人数将达1200多人。 10月11日,有网友在天涯爆料“Marvell中国区裁员的内幕”,公司销售不畅,整个 移动

    2022-10-30 13:15

  • 在没有灾难性遗忘的情况下,实现深度强化学习的伪排练

    来自中国的研究人员通过提出一种新的动态特征融合(DFF)策略来管理动态特征融合,该策略为不同的图像和位置分配不同的融合权重。DFF包括两个模块,特征提取器和自适应权重融合组件。该模型通过实施权重模型来实现动态特征融合,从而能够针对输入特征图中的每一单个位置推断多级特征上的适当融合权重。

    2019-03-05 17:13

  • 人工智能拥有幽默感很危险?可能招致灾难性后果

    被设计拥有幽默感的机器人可能很难理解究竟什么叫“好玩的事情”,甚至可能因此而杀人。

    2019-04-19 10:30

  • 国内空调销量持续增长 将对全球碳排放带来灾难性影响

    据美媒称,在中国,空调曾经非常鲜见。但根据国际能源署的一份报告,如今中国国内的空调数量比世界其他任何国家都多,空调销量还在持续增长。

    2018-05-29 08:17