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I deep network (conosciuti anche come Deep Convolutional Neural Network) hanno dimostrato di essere la soluzione migliore per numerosi problemi. Nello specifico, garantiscono risultati eccezionali quando vengono applicati a problemi relativi

alla classificazione delle immagini. Limplementazione del deep learning di Zeroth progettata per eseguire in modo efficiente sul processore Snapdragon deep network e network neurali strettamente connessi, sfruttando lintero SoC (CPU, DSP, GPU) e le ottimizzazioni specifiche di Snapdragon. Al momento, Snapdragon SceneDetect la prima applicazione che, grazie alle capacit di Zeroth, in grado di eseguire efficientemente questi network neurali su processori mobile.

Il funzionamento di questi sistemi basato sulladdestramento per esempi del network neurale. In altre parole, al sistema vengono mostrate diversi milioni di immagini a titolo di esempio e gli viene spiegato che cosa ciascuna di esse rappresenti, come ad esempio un gatto, un cane, una spiaggia, ecc. Questo processo di addestramento si svolge off-device. Il modello neurale allenato che ne deriva ulteriormente ottimizzato per le tecniche sviluppate da Qualcomm per lutilizzo mobile.

Il modello che ne risulta pu essere caricato su Snapdragon ed eseguito in modo efficiente. Il processo di esecuzione comprende i seguenti passaggi: mostrare al sistema la fotografia di un elemento non ancora conosciuto, far analizzare limmagine dal network neurale, il quale successivamente indicher le categorie che pensa siano rappresentate nellimmagine. Quindi, per esempio, viene mostrata una fotografia di una spiaggia al tramonto che non faceva parte della sessione di training. Il sistema indica le categorie spiaggia, spazi aperti e tramonto. Queste informazioni possono poi essere utilizzate per categorizzare limmagine o abilitare le ricerche. Successivamente, quando si desidera trovare tutte le fotografie di spiagge o di tramonti, il sistema sa che cosa rappresentato nellimmagine perch, usando il network neurale addestrato, in grado di comprenderlo.

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