日前,有國內媒體報道稱,特斯拉公布了一項名為“適配神經網絡模型的系統和方法(System and Method for Adapting Neural Network model onahardware platform)”的專利。這項專利的特別之處在于,特斯拉對神經網絡的適應性采用了自動化。
通常,神經網絡是一組用于收集數據并從中識別模式的算法。收集的數據取決于所涉及的平臺以及平臺可以發送到網絡的信息類型,例如相機/圖像數據。當然,平臺之間會有差異,這意味著開發者調整神經網絡算法之間的差異是非常耗時的。
在使神經網絡適應特定硬件的過程中,軟件開發人員必須根據所用硬件內置的可用選項做出決策。所以需要研究這樣的選項,查閱硬件文檔并分析影響,選擇每組選項,最后加入神經網絡成為一個配置。特斯拉將這種選項稱為決策點,這也是專利的關鍵部分。
根據專利申請文件,在插入神經網絡模型和特定的硬件平臺信息以使神經網絡適應硬件平臺后,軟件代碼將遍布神經網絡,以了解決策點的位置,然后針對此類決策點操作硬件參數,以實現可用的配置。這種軟件方法著重于硬件的限制(如處理資源和性能指標的限制),為神經網絡生成設置,使其正確運行。
特斯拉的專利還具有在圖形界面上顯示神經網絡配置信息的能力,從而以更加人性化的方式進行評估和選擇。例如,不同的配置可能需要不同的評估時間、功耗或存儲器消耗。
編輯點評:
特斯拉不僅是一家造車企業,更是一個致力于開發智能技術的“程序員”。新專利將打破以往需要人工干預才能適應特定硬件平臺的神經網絡,升級為自動適應,可以節省開發者的決策和編程時間。日前,有國內媒體報道稱,特斯拉公布了一項名為“適配神經網絡模型的系統和方法(System and Method for Adapting Neural Network model onahardware platform)”的專利。這項專利的特別之處在于,特斯拉對神經網絡的適應性采用了自動化。
通常,神經網絡是一組用于收集數據并從中識別模式的算法。收集的數據取決于所涉及的平臺以及平臺可以發送到網絡的信息類型,例如相機/圖像數據。當然,平臺之間會有差異,這意味著開發者調整神經網絡算法之間的差異是非常耗時的。
在使神經網絡適應特定硬件的過程中,軟件開發人員必須根據所用硬件內置的可用選項做出決策。所以需要研究這樣的選項,查閱硬件文檔并分析影響,選擇每組選項,最后加入神經網絡成為一個配置。特斯拉將這種選項稱為決策點,這也是專利的關鍵部分。
根據專利申請文件,在插入神經網絡模型和特定的硬件平臺信息以使神經網絡適應硬件平臺后,軟件代碼將遍布神經網絡,以了解決策點的位置,然后針對此類決策點操作硬件參數,以實現可用的配置。這種軟件方法著重于硬件的限制(如處理資源和性能指標的限制),為神經網絡生成設置,使其正確運行。
特斯拉的專利還具有在圖形界面上顯示神經網絡配置信息的能力,從而以更加人性化的方式進行評估和選擇。例如,不同的配置可能需要不同的評估時間、功耗或存儲器消耗。
編輯點評:
特斯拉不僅是一家汽車制造企業……e,更是一個致力于開發智能技術的“程序員”。新專利將打破以往需要人工干預才能適應特定硬件平臺的神經網絡,升級為自動適應,可以節省開發者的決策和編程時間。
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