热点：神经互联网可自动适应 特斯拉发布新专利

日前，据国内媒体报道，特斯拉发表了一项专利，名为systemandmethodforadaptinganeuralnetworkmodelonahardwareplatform。 该专利的特征是特斯拉对神经网络的适应性问题采取自动化。

通常，神经网络是收集数据并从中识别模式的一组算法。 收集的数据取决于平台可以向互联网发送的消息类型，如相关平台和照相机/图像数据。 当然，平台之间有差异。 这意味着神经网络算法之间的差异，进行调整对开发者来说非常需要时间。

在神经网络适应特定硬件的过程中，软件开发者必须根据嵌入在使用的硬件中的可用选项来决定。 因此，必须考虑这些选项，审查硬件文档，分析影响，选择每个选项，最终添加到神经网络中进行配置。 特斯拉把这样的选择称为决策点，也是该专利发挥作用的重要部分。

根据专利申请文件，插入神经网络模型和特定硬件平台新闻，使神经网络适应硬件平台后，软件代码遍布神经网络整体，政策点的位置 着眼于硬件限制(如解决资源和性能指标的限制)，为神经网络生成正确运行的设置。

特斯拉的专利还具备在图形界面上显示神经网络部署新闻，更好地判断和选择顾客友好的方法的能力。 例如，根据配置的不同，判断时间、功耗、内存消耗量可能会不同。

点评:

特斯拉不仅是制造汽车的公司，也是致力于智能技术开发的程序员。 新专利需要人为干预来适应传统的神经网络，通过升级到自动适应，节约了开发人员的决定和编程时间。