最近，有國內媒體報道稱，特斯拉宣布了一項名為“在硬件平臺上自適應神經網絡模型的系統和方法”的專利。該專利的獨特之處在于，特斯拉對神經網絡適應性的方法是自動化。
通常，神經網絡是一組用于收集數據并從中識別模式的算法。收集的數據取決于所涉及的平臺以及平臺可以發送到網絡的信息類型，如相機/圖像數據。當然，平臺之間可能存在差異，這意味著調整神經網絡算法之間的差異對開發人員來說可能非常耗時。在使神經網絡適應特定硬件的過程中，軟件開發人員必須根據所用硬件中內置的可用選項做出決策。因此，有必要對這些選項進行研究，審查硬件文檔，并分析其影響，選擇每組選項，并最終將其作為配置添加到神經網絡中。特斯拉將這些選項稱為決策點，是專利有效性的關鍵部分。
根據專利申請文件，在插入神經網絡模型和特定的硬件平臺信息以使神經網絡適應硬件平臺后，軟件代碼將傳播到整個神經網絡中，以了解決策點的位置，然后對這些決策點的硬件參數進行操作，以實現可用的配置。這種軟件方法專注于硬件限制，并為神經網絡正確運行生成設置。特斯拉的專利還能夠在圖形界面上顯示神經網絡配置信息，使評估和選擇更加用戶友好。例如，不同的配置可能需要不同的評估時間、功耗或內存消耗。編輯點評：特斯拉除了是一家汽車制造商，還是一名致力于開發智能技術的“程序員”。新專利將打破傳統的需要人工干預才能適應特定硬件平臺的神經網絡，轉而升級為自動適應，這可以節省開發人員的決策和編程時間。
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