旷视首席科学家孙剑：深度学习变革视觉计算丨CCF-GAIR 2019(26)
用了这些芯片的计算方法 ， 可以应用到非常多的智能硬件上 。 这张图是都是旷视自研的硬件 。
在神经网络设计的最新研究方面 ， 目前很热的趋势叫AutoML或者NAS 。 这是一个很好的网站（automl.org） ， 大家可以在这里看最新的文章 。
NAS的问题核心是解一个嵌套的权重训练问题和网络结构搜索问题 。
这个问题非常难 ， 需要非常大的计算量 。 最早Google用增强学习或演化计算方法降低计算量 ， 但计算量依然非常大 。
最新流行的方式是用权重分享的方式 ， 比如用Darts或ProxyLess等工作 。 我们旷视今年年初推出了Single Path One-Shot的新方法 ， 分为两步：
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