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通过弯曲光线来进行AI分析这款机器学习系统与3D打印完美融合2021-12-03 00:55

本文摘要:今天机器学习系统到处都是,但看不到多少。在后台优化音频或识别图像中的脸。 但是这个新系统不仅是可见的,而且是物理的。不是计算数字,而是倾斜光线展开AI型分析。很奇怪,很独特,但与人们的第一感觉不同,反而很好地说明了这个人工智能系统有多简单。 (威廉莎士比亚、人工智能、人工智能、人工智能、人工智能、人工智能、人工智能、人工智能、人工智能)机器学习系统,我们经常称之为人工智能的一种形式,其核心是一系列基于数据的计算,每个数据集都构建在最后一对系统或循环中。计算本身并不特别简单。

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今天机器学习系统到处都是,但看不到多少。在后台优化音频或识别图像中的脸。

但是这个新系统不仅是可见的,而且是物理的。不是计算数字,而是倾斜光线展开AI型分析。很奇怪,很独特,但与人们的第一感觉不同,反而很好地说明了这个人工智能系统有多简单。

(威廉莎士比亚、人工智能、人工智能、人工智能、人工智能、人工智能、人工智能、人工智能、人工智能)机器学习系统,我们经常称之为人工智能的一种形式,其核心是一系列基于数据的计算,每个数据集都构建在最后一对系统或循环中。计算本身并不特别简单。

虽然不是你想要的那种用笔和纸做的数学运算。最后,所有这些非常简单的数学计算都不能使输出数据与“学习”识别的各种模式相匹配。

但是问题是,这些“层”最终“训练”后,不会用各种方法重复执行相同的计算。通常,这意味着可以优化空间或CPU资源,使其不被使用。但是来自UCLA的研究人员指出,它显然可以被否决。

这一层本身就是3d打印的半透明材料层,用简单的衍射图案打印,就像数学运算中需要写下数字一样。(威廉莎士比亚,温斯顿,) (如果这有点困难,我想要一台机器计算器。今天,这一切都在计算机逻辑中数字化了,但过去计算器使用的是实际的机器部件移动,可能这种“散射心神经网络”类似于以下内容。

它是与操作者数字的物理反应,而不是电子响应。正如研究人员所说,从等价层的所有点传输或光线进入的波是指通过光学散射与下面层的其他神经元相关联的人工神经元。每个“神经元”都可以通过改变振幅和振幅来调节。“整个光学深度自学框架需要以光速完成计算机神经网络可以制作的各种简单功能。

其功能多种多样,速度快,这种技术在世界上也是非常先进的设备。”研究人员写在描述他们系统的论文中。为了证明这一点,他们训练了已知的自学模式,识别了手写的数字。(威廉莎士比亚、自习、自习、自习、自习、自习、自习)一旦知道它是最后一个,他们采用的分层矩阵数学就不会把它转换成一系列光学转换。

例如,一层可能更简单,把两层光线新探索到下一层的一个区域,然后乘以值得出的——,但我期待你能解释。(大卫亚设,北上广深)。


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