99精品伊人亚洲|最近国产中文炮友|九草在线视频支援|AV网站大全最新|美女黄片免费观看|国产精品资源视频|精彩无码视频一区|91大神在线后入|伊人终合在线播放|久草综合久久中文

0
  • 聊天消息
  • 系統(tǒng)消息
  • 評論與回復
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學習在線課程
  • 觀看技術視頻
  • 寫文章/發(fā)帖/加入社區(qū)
會員中心
創(chuàng)作中心

完善資料讓更多小伙伴認識你,還能領取20積分哦,立即完善>

3天內(nèi)不再提示

韓國今年投資 1253 億韓元用于支持神經(jīng)網(wǎng)絡處理器開發(fā),去年增長75%

工程師鄧生 ? 來源:C114中國通信網(wǎng) ? 作者:艾斯 ? 2021-01-12 16:58 ? 次閱讀
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

1月12日消息 據(jù)韓聯(lián)社報道,韓國信息通信技術部周二表示,韓國今年將投資 1253 億韓元(1.141 億美元)用于支持神經(jīng)網(wǎng)絡處理器的開發(fā),這一金額較去年增長了 75%。

韓國科學和信息通信技術部表示,神經(jīng)網(wǎng)絡處理單元是指專門用于人工智能AI)服務的高性能和低功耗邏輯芯片。

韓國政府去年在下一代芯片技術(包括神經(jīng)網(wǎng)絡處理器在內(nèi))上押下重注,計劃在 2029 年之前投入 1 萬億韓元用于相關研發(fā),意圖在 2030 年前搶占全球 AI 芯片市場 20% 的份額。

今年,韓國信息通信技術部的目標是支持 4 款 AI 芯片的開發(fā),并幫助培養(yǎng) 270 名該領域的專家。

該部門補充說,今年大部分投資(1084 億韓元)將用于開發(fā)核心技術,還有 77 億韓元將被用于培育該行業(yè)中有前途的新興企業(yè)。

韓國去年進入了神經(jīng)網(wǎng)絡芯片的開發(fā)領域,該國最大的移動運營商 SK 電訊發(fā)布了一款用于數(shù)據(jù)中心的 AI 芯片。

責任編輯:PSY

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內(nèi)容侵權或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
  • 處理器
    +關注

    關注

    68

    文章

    19898

    瀏覽量

    235400
  • 神經(jīng)網(wǎng)絡

    關注

    42

    文章

    4814

    瀏覽量

    103704
  • 韓國
    +關注

    關注

    0

    文章

    57

    瀏覽量

    18903
收藏 人收藏
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

    評論

    相關推薦
    熱點推薦

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的比較

    多層。 每一層都由若干個神經(jīng)元構成,神經(jīng)元之間通過權重連接。信號在神經(jīng)網(wǎng)絡中是前向傳播的,而誤差是反向傳播的。 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN) : CNN主要由卷積層、池化層和全連接層組成。
    的頭像 發(fā)表于 02-12 15:53 ?676次閱讀

    什么是BP神經(jīng)網(wǎng)絡的反向傳播算法

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡的反向傳播算法(Backpropagation Algorithm)是一種用于訓練神經(jīng)網(wǎng)絡的有效方法。以下是關于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的反向傳播算法的介紹: 一、基本概念 反向傳播算
    的頭像 發(fā)表于 02-12 15:18 ?778次閱讀

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡與深度學習的關系

    ),是一種多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡,它通過反向傳播算法進行訓練。BP神經(jīng)網(wǎng)絡由輸入層、一個或多個隱藏層和輸出層組成,通過逐層遞減的方式調(diào)整網(wǎng)絡權重,目的是最小化網(wǎng)絡的輸出誤差。 二、深度學習的
    的頭像 發(fā)表于 02-12 15:15 ?868次閱讀

    人工神經(jīng)網(wǎng)絡的原理和多種神經(jīng)網(wǎng)絡架構方法

    在上一篇文章中,我們介紹了傳統(tǒng)機器學習的基礎知識和多種算法。在本文中,我們會介紹人工神經(jīng)網(wǎng)絡的原理和多種神經(jīng)網(wǎng)絡架構方法,供各位老師選擇。 01 人工神經(jīng)網(wǎng)絡 ? 人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型之所
    的頭像 發(fā)表于 01-09 10:24 ?1215次閱讀
    人工<b class='flag-5'>神經(jīng)網(wǎng)絡</b>的原理和多種<b class='flag-5'>神經(jīng)網(wǎng)絡</b>架構方法

    卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的實現(xiàn)工具與框架

    卷積神經(jīng)網(wǎng)絡因其在圖像和視頻處理任務中的卓越性能而廣受歡迎。隨著深度學習技術的快速發(fā)展,多種實現(xiàn)工具和框架應運而生,為研究人員和開發(fā)者提供了強大的支持。 TensorFlow 概述
    的頭像 發(fā)表于 11-15 15:20 ?672次閱讀

    卷積神經(jīng)網(wǎng)絡在自然語言處理中的應用

    自然語言處理是人工智能領域的一個重要分支,它致力于使計算機能夠理解、解釋和生成人類語言。隨著深度學習技術的發(fā)展,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNNs)作為一種強大的模型,在圖像識別和語音處理等領域取得了顯著成果
    的頭像 發(fā)表于 11-15 14:58 ?808次閱讀

    卷積神經(jīng)網(wǎng)絡與傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡的比較

    在深度學習領域,神經(jīng)網(wǎng)絡模型被廣泛應用于各種任務,如圖像識別、自然語言處理和游戲智能等。其中,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNNs)和傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡是兩種常
    的頭像 發(fā)表于 11-15 14:53 ?1882次閱讀

    RNN模型與傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡的區(qū)別

    神經(jīng)網(wǎng)絡是機器學習領域中的一種強大工具,它們能夠模擬人腦處理信息的方式。隨著技術的發(fā)展,神經(jīng)網(wǎng)絡的類型也在不斷增加,其中循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(RNN)和傳統(tǒng)
    的頭像 發(fā)表于 11-15 09:42 ?1136次閱讀

    寶馬韓國投資650韓元擴建物流中心

    寶馬集團韓國分公司近日宣布了一項新的投資計劃,旨在進一步擴大其在韓國的零部件物流中心規(guī)模。根據(jù)計劃,寶馬將在2027年前對安城區(qū)域物流中心(RDC)進行650
    的頭像 發(fā)表于 11-13 11:25 ?629次閱讀

    LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡在圖像處理中的應用

    長短期記憶(LSTM)神經(jīng)網(wǎng)絡是一種特殊的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(RNN),它能夠學習長期依賴關系。雖然LSTM最初是為處理序列數(shù)據(jù)設計的,但近年來,它在圖像處理領域也展現(xiàn)出了巨大的潛力。 LS
    的頭像 發(fā)表于 11-13 10:12 ?1629次閱讀

    LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡的結構與工作機制

    LSTM(Long Short-Term Memory,長短期記憶)神經(jīng)網(wǎng)絡是一種特殊的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(RNN),設計用于解決長期依賴問題,特別是在處理時間序列數(shù)據(jù)時表現(xiàn)出色。以下是LS
    的頭像 發(fā)表于 11-13 10:05 ?1639次閱讀

    LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡與傳統(tǒng)RNN的區(qū)別

    在深度學習領域,循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(RNN)因其能夠處理序列數(shù)據(jù)而受到廣泛關注。然而,傳統(tǒng)RNN在處理長序列時存在梯度消失或梯度爆炸的問題。為了解決這一問題,LSTM(長短期記憶)神經(jīng)網(wǎng)絡
    的頭像 發(fā)表于 11-13 09:58 ?1221次閱讀

    LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡的基本原理 如何實現(xiàn)LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡

    LSTM(長短期記憶)神經(jīng)網(wǎng)絡是一種特殊的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(RNN),它能夠學習長期依賴信息。在處理序列數(shù)據(jù)時,如時間序列分析、自然語言處理等,LSTM因其能夠有效地捕捉時間序列中的長期依
    的頭像 發(fā)表于 11-13 09:53 ?1594次閱讀

    關于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡,這些概念你厘清了么~

    隨著人工智能(AI)技術的快速發(fā)展,AI可以越來越多地支持以前無法實現(xiàn)或者難以實現(xiàn)的應用。本文基于此解釋了 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡 (CNN)及其對人工智能和機器學習的意義。CNN是一種能夠從復雜數(shù)據(jù)中提
    發(fā)表于 10-24 13:56

    韓國政府將為韓國半導體提供8.8萬億韓元的資金支持

    截至2025年底,韓國政府已規(guī)劃為本土半導體產(chǎn)業(yè)注入高達8.8萬億韓元(折合當前匯率約為457.81元人民幣)的資金援助。其中,超過2萬億韓元將專項
    的頭像 發(fā)表于 10-18 16:18 ?1351次閱讀