苹果「一呼百应」的号召力在机器学习领域似乎也不例外。新版Mac推出还不到两周，谷歌就把专为Mac优化的TensorFlow版本做好了，训练速度最高提升到原来的7倍。机器之心报道，机器之心编辑部。对于开发者、工程师、科研工作者来说，Mac一直是非常受欢迎的平台，也有人用Mac训练神经网络，但训练速度一直是一个令人头疼的问题。

除了前面介绍的权重衰减以外，深度学习模型常常使用丢弃法（dropout）来应对过拟合问题。方法与原理为了确保测试模型的确定性，丢弃法的使用只发生在训练模型时，并非测试模型时。当神经网络中的某一层使用丢弃法时，该层的神经元将有一定概率被丢弃掉。设丢弃概率为$p$。具体来说，该层任一神经元在应用激活函数后，有$p$的概率自乘0，有

分布式技术是深度学习技术的加速器。同时利用多个工作节点，分布式地、高效地训练出性能优良的神经网络模型，能够显著提高深度学习的训练效率、进一步增大其应用范围。《首席AI架构师——分布式高性能深度学习实战培养计划》，力图从更宽的视角，梳理清楚深度学习框架、AI应用、部署上线的整个环节，让你在AI职业规划上可以多一些选择。!(https

卷积现在可能是深度学习中最重要的概念。正是靠着卷积和卷积神经网络，深度学习才超越了几乎其他所有的机器学习手段。这期我们一起学习下深度学习中常见的卷积有哪些？1\.一般卷积卷积在数学上用通俗的话来说就是输入矩阵与卷积核（卷积核也是矩阵）进行对应元素相乘并求和，所以一次卷积的结果的输出是一个数，最后对整个输入输入矩阵进行遍历，

目前，基础模型的研究主要局限于计算机科学和人工智能领域，而基础模型的影响和其所支撑的应用主要集中在科技产业。更进一步，基础模型展现出了明显的潜力，其可以在科技产业以外的许多领域改变和拓展人工智能的影响范围，这也意味着对于人类生活的普遍影响。尽管有许多应用和领域需要考虑，我们选择了医疗保健、法律和教育这三个领域，因为它们代表了社会的基本支柱。

传统靠人工记录、纸质流程卡的管理模式，已无法支撑车规级质量要求。万界星空科技专业机器人组装、充电桩组装行业智能化MES系统成为破局关键。