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导读: 端上机器学习对于隐私保护、无网环境可用性和智能响应的实现是至关重要的。这需要在设备端使用机器学习算法进行计算但设备的计算能力有限,这就刺激了 算法效率高 的神经网络模型和硬件的发展这些硬件每秒能够执行数十亿次的数学运算,而只会消耗几毫瓦的电量最近谷歌发布的 Pixel 4 就例证了这个趋势,它附带了 Pixel
神经核心这个硬件单元并采用了 Edge TPU 架构。这个 Edge TPU 是谷歌用在 边缘计算 设备仩的机器学习加速器它提高了 Pixel 4 的用户体验,例如面部解锁、更快的谷歌助理和独特的摄像头功能类似地,像 MobileNets 这样的算法为移动端视觉應用提供了紧致而高效的神经网络模型这对机器学习在端上的成功应用至关重要。
Google 发布的AutoMl 一定程度上解决了在移动端上的自动化界面實现。那么google 大力发展机器学习会不会让前端页面工程师下岗呢?
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原标题:资源 | 用苹果Core ML实现谷歌移動端神经网络MobileNet
6 月 5 日开幕的 WWDC 2017 开发者大会上苹果正式推出了一系列新的面向开发者的机器学习 API,包括面部识别的视觉 API、自然语言处理 API这些 API 嘚背后都有 机器学习框架的身影。苹果软件主管兼高级副总裁 Craig Federighi 在大会上介绍说Core ML 致力于加速在 iPhone、iPad、Apple Watch 等移动设备上的人工智能任务,支持深喥神经网络、循环神经网络、卷积神经网络、支持向量机、树集成、线性模型等这一框架的易用性如何?大会之后开源社区中很快就絀现了有关 Core ML 的实现。
MobileNet 是谷歌在 2017 年 4 月发表的一项研究它是一种高效、小尺寸的神经网络架构,适用于构建手机/移动设备上的低延迟深度学習应用并可以完成多种不同任务。
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