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ResHacker
注册：2010-07-21 00:32:27
从九品上:文林郎|陪戎校尉
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家园
这个有关围棋的讨论是我在6年前作的，现在似乎看起来更有意思，因为谷歌DeepMind最近在《自然》杂志上发表文章采用机器学习和传统博弈相结合的方法，突破了围棋的传统瓶颈。期待3月份的人机比赛。 当年所作的一些讨论，比如难以穷举并不是问题无法解决的必要条件，以及机器学习可以成为解决 ...
实际上力的平行四边形法则是由牛顿通过物理推理证明的，没有用到任何迪卡尔坐标的向量法则。后来坐标系和向量运算的概念出现后，才有二维向量的平行四边形法则。简述牛顿的观点如下（经典物理粒子概念）。 首先是速度的平行四边性。假设粒子从位置A直线移动到B，然后从B直线移动到C，根据物体的运 ...
对龙芯不了解，不过听起来很棒！
我在硬件方面只是泛泛的了解，仁兄点的到位。
大多数现有的科学计算尽管不是简单的矩阵乘法，但绝大多数科学计算（包括许多看似只有迭代才能解决的问题）都可以向量化从而采用GPU提升几十上百倍的性能。用线性代数的方式把算法表达出来是关键问题，而不是仅仅知道迭代或者收敛就足够了。所以，要看你说的“其他处理”是什么，如果不是逻辑判断（ ...
Wikipedia上的一个级数，收敛精度比是线性的，去年用pThread+GnuMP写的程序在6s之内开16个线程算9000位的pi只要5s。不过这个级数的并行化是需要狠狠动脑子的： pi is sum of 2*k!/(2*k+1)!!, k is integer from ...
CPU线性处理、分支处理和逻辑处理比GPU快，但GPU向量化处理比CPU快的多的多。向量化的特点，是一次给处理芯片大量的数据进行处理，SIMD。
显卡不是处理视频的，是用来绘制图形的。视频是连续的图像帧，多用CPU处理，有时会进行GPU的向量化加速，但用的只是GPU很小很小的一部分能力。 声卡和数据处理基本没什么关系，它的作用只是一个转换，将数字形式的音频数据转换为模拟或其他形式，这一点处理器替代不了（因为处理器只能在数字 ...
最简单的，你可以试试矩阵乘法（向量化）的性能，乘法规模10240*10240。 给定市场上目前主流配置的CPU和GPU，我做过测试，结论有两条： （1）非向量化指令下CPU的矩阵乘法一般比向量化指令下的CPU矩阵乘法慢10-200倍（Intel SSEx系列向量化指令，双核In ...
鄙人說實話不清楚圍棋博弈研究上真正的困境，只是看到現在博弈方面對圍棋的研究的確很少，如果您認為圍棋研究的人少不是問題的關鍵，也許是的吧。 博弈算法的展示在這裡我覺得沒有什麼必要，不必浪費各位觀者的時間。您如果有興趣現在有一大批的論文可以去看。當時上人工智能的課程的時候，對於計算 ...
我是個學計算機的，關於樓主對人工智能的否定，我覺得有必要提一些反對意見。 樓主在一些地方的描述，比如国际象棋的变化18^64>3^128≈10^64，我承認是正確的。但是，樓主說IBM的集群戰勝卡斯帕羅夫是假的，則本人作為見識過真正計算機對國際象棋的程序，不得不表示不贊同。 ...
細細看過幻兄對這三個故事的評判，鄙人作為概率統計和機器學習剛剛入門的小生，針對幻兄的三個評論提一點反對意見，以供探討。 第一個故事： 幻兄在評論中提到了邏輯和機器學習的觀點，小生愚鈍，不甚理解這兩點與幻兄的觀點以及原先的故事有何以類比的地方，鄙人需要進一步學習。但是幻兄提到 ...
唔，原來您知道“北洋大學”的光榮稱呼哦，歡迎多來～ 呵呵～
天津大學BBS數學版，版主挺喜歡來這裡的，把我也給感染了 http://bbs.tju.edu.cn/TJUBBS/tdoc?B=MATHS