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目前智能应用的普及来自近年机器学习技术的精进,其中最大的突破在于深度学习网络。给予适当的类神经网络架构以及足够的训练资料下,在各种智能应用中都有突破性的发展。而付出的代价则是庞大的参数模型以及运算量。举例来说,常用的深度学习网络参数大约数百(千)万个(浮点)参数,每次推论运算约需数个G-FLOPs,可以想象对于运算资源的需求十分庞大。
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