1、演繹：由前提推出結論的邏輯推理。
2、歸納：從特殊到一般的推理。歸納是機器學習的主要方法，計算機不需要人的干預而學習。
3、直覺：沒有證明的理論，專家系統沒有實現這種型別的推理，神經網路系統可以保證。
4、啟發式：基於經驗的規則。
5、生成與驗證：試驗與排錯。為提高效率，常與規劃一起使用。
6、溯因，從乙個正確的結論反推出可能導致這個結論的前提。
7、預設推理：在缺乏特定知識的情況下，假定通用知識。
8、自知：自覺知識。
9、非單調推理：當獲得新證據時，先前的知識可能不正確。
10、模擬：基於與另一種情況的相似性推出乙個結論。神經元網路通過識別資料中的模式再推理出新的情況。
氣泡排序及其推理方法
5 4 3 2 1 第0輪 4 5 3 2 1 4 3 5 2 1 4 3 2 5 1 4 3 2 1 5 比較4次 第1輪 3 4 2 1 5 3 2 4 1 5 3 2 1 4 5 比較3次 第2輪 2 3 1 4 5 2 1 3 4 5 比較2次 第3輪 1 2 3 4 5 比較1次 一共比較...
基於SRAM的方法可加速AI推理
一種新穎的深度學習加速器。專用單元定義了乙個sram，該單元可以處理矩陣乘法，量化，儲存以及推理處理器所需的其他工作。在spice 中，當使用8位整數數學識別手寫數字時，該設計可提供100兆次操作 秒 瓦 tops w 它的計算密度可以擊敗google的tpu乙個數量級。該設計是使用記憶體中計算方法...
基於GPU推理的神經網路推理框架
一 簡介 二 什麼是推理框架 通常神經網路演算法從研發到應用有兩大環節，第一環節是設計並訓練模型 第二環節是把模型部署到產品上。推理通常認為是部署到產品後框架所需要實現的運算。乙個模型輸入乙個給定的資料得出乙個資料，類似於推理得到了乙個結果。不過上述說道的第一環節，其實也涉及到推理，只不過訓練的時候...