简介:摘要当前的深度学习方法使用在基于大型图形处理单元(GPU)的计算机上训练的卷积神经网络(CNN)非常成功。该方法的三个局限性是1)基于简单的分层网络拓扑结构;2)网络采用人工配置以达到最优效;3)神经元模型的实现在成本和功耗上都比较昂贵。在本文中,评估了使用三种不同的计算架构来解决这些问题的深度学习模型量子计算来训练复杂的拓扑结构,高性能计算(HPC)来自动确定网络拓扑结构,以及低功耗硬件的神经形态计算。由于目前量子计算机的输入尺寸限制,实验中使用MNIST数据集。结果显示了将这三种架构结合使用来解决上述深度学习限制的能力。结果表明,量子计算机可以在网络复杂度增加的情况下,在可控制的时间内找到高质量的层内连接权值;高性能计算机可以找到最优的基于层的拓扑结构;在低功耗记忆硬件中,神经形态计算机可以表示其他结构的复杂拓扑结构和权值。
简介:摘要当前的深度学习方法使用在基于大型图形处理单元(GPU)的计算机上训练的卷积神经网络(CNN)非常成功。该方法的三个局限性是1)基于简单的分层网络拓扑结构;2)网络采用人工配置以达到最优效;3)神经元模型的实现在成本和功耗上都比较昂贵。在本文中,评估了使用三种不同的计算架构来解决这些问题的深度学习模型量子计算来训练复杂的拓扑结构,高性能计算(HPC)来自动确定网络拓扑结构,以及低功耗硬件的神经形态计算。由于目前量子计算机的输入尺寸限制,实验中使用MNIST数据集。结果显示了将这三种架构结合使用来解决上述深度学习限制的能力。结果表明,量子计算机可以在网络复杂度增加的情况下,在可控制的时间内找到高质量的层内连接权值;高性能计算机可以找到最优的基于层的拓扑结构;在低功耗记忆硬件中,神经形态计算机可以表示其他结构的复杂拓扑结构和权值。
简介:摘要随着科学技术的发展,信息化技术开始得到广泛而深入的应用,特别是在互联网进入商业化应用发展后,开始出现了一种全新的经济运作模式也即是电子商务,其逐渐对人们的生产、生活都产生了史无前例的影响和作用,同时也对电子商务寄托了更高更远的期望值。对于电子商务,不同的个体、组织等从不同的角度有多种不同的认识,但不管如何定义电子商务,其核心主要是利用现代计算机通信技术所进行的社会生产经营形态的一种发展,特别是当前的网络信息化技术的应用,以此来提升企业生产运营的效率,不断减少经营成本,统筹和优化资源的配置,不断增加社会财富。因此,本文将重点探讨的是中国交易电子商务网站存在的相关问题,研究这种信息化技术格局下商业模式的创新与改革。
简介:摘要: 网络环境下,读者阅读习惯、阅读方式发生着翻天覆地变化。图书馆只有顺应读者需求,推出一系列适合读者需求的阅读推广,对于阅读推广的效果的评价,我们建立一套完整的阅读推广成效指标体系来促进高校图书馆阅读推广的有效管理和宏观决策。高校阅读推广可以充分利用阅读推广评价体系便捷地对阅读推广工作的满意度和读者的受益度进行量化评估。