異型自動插件機(jī)深度學(xué)習(xí)只是AI技術(shù)的一個部分，我們還可以看其他的AI架構(gòu)，其中一個叫做支持矢量機(jī)器SVM，另一個叫增量的SVM，可以使用它們來做一些財務(wù)工作，比如說股票交易和金融的運(yùn)用。此外，還有一種所謂的單種類SVM，把它用在網(wǎng)絡(luò)安全的應(yīng)用上，希望在整個網(wǎng)絡(luò)當(dāng)中可以找到一些不正常的行為。再比如，好友有一些額外的AI架構(gòu)，例如所謂的遺傳算法；還有一些可以用來解決一些銷售人員的復(fù)雜問題的架構(gòu)。同時更有加強(qiáng)學(xué)習(xí)的加速器，能夠優(yōu)化和加快整個培訓(xùn)過程，適用于各種各樣的機(jī)器人，把它們的培訓(xùn)加速。

       第一個部分可定制化的架構(gòu)已經(jīng)完成，有了這些架構(gòu)之后，我們需要考慮的是有沒有辦法提高生產(chǎn)能力，讓它們越來越快，同時更優(yōu)化？我們提供的是一個多層級的優(yōu)化技術(shù)，做成可定制化的處理器。當(dāng)我們設(shè)計實(shí)際應(yīng)用、進(jìn)行開發(fā)的時候，異型自動插件機(jī)，有可能并不能滿足時間或其他限制的需求，所以就需要提供各種各樣的反饋，從編譯的版本再回到高層級的描述，讓設(shè)計者可以修飾設(shè)計，這樣實(shí)施的結(jié)果就可以更快、更好、更安全、更具有韌性和保障。

       異型自動插件機(jī)深度學(xué)習(xí)的算法也需要調(diào)試培訓(xùn)，才能適用于各種各樣不同的應(yīng)用場景，我們一直在想辦法來支持各種各樣不同的異型自動插件機(jī)深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用。比如說我們希望找到辦法自動調(diào)試算法，抽取出一些網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，這來自于高層級的描述，異型自動插件機(jī)，同時也可以自動生成低層級的硬件模塊，提供一些可以讓設(shè)計者挑選的最好最優(yōu)化的硬件設(shè)計。這是從應(yīng)用層開始的，使用的是異型自動插件機(jī)深度學(xué)習(xí)的描述。進(jìn)入到算法層，這也符合生成一些相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)，同時不斷升級，異型自動插件機(jī)，如果在高層的描述上有變化，就會自動進(jìn)行升級。在這個例子中，就會得出一個可以編程的硬件。如果需要一個非常好的FPGA，也可以做到。

       以上就是小編關(guān)于異型自動插件機(jī)深度學(xué)習(xí)只是AI技術(shù)的一個部分的介紹，希望對大家有用哦！

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