日前，有国内媒体报道称，特斯拉公布了一项名为“适配神经网络模型的系统和方法(System and Method for Adapting Neural Network model onahardware platform)”的专利。这项专利的特别之处在于，特斯拉对神经网络的适应性采用了自动化。
通常，神经网络是一组用于收集数据并从中识别模式的算法。收集的数据取决于所涉及的平台以及平台可以发送到网络的信息类型，例如相机/图像数据。当然，平台之间会有差异，这意味着开发者调整神经网络算法之间的差异是非常耗时的。
在使神经网络适应特定硬件的过程中，软件开发人员必须根据所用硬件内置的可用选项做出决策。所以需要研究这样的选项，查阅硬件文档并分析影响，选择每组选项，最后加入神经网络成为一个配置。特斯拉将这种选项称为决策点，这也是专利的关键部分。
根据专利申请文件，在插入神经网络模型和特定的硬件平台信息以使神经网络适应硬件平台后，软件代码将遍布神经网络，以了解决策点的位置，然后针对此类决策点操作硬件参数，以实现可用的配置。这种软件方法着重于硬件的限制(如处理资源和性能指标的限制)，为神经网络生成设置，使其正确运行。
特斯拉的专利还具有在图形界面上显示神经网络配置信息的能力，从而以更加人性化的方式进行评估和选择。例如，不同的配置可能需要不同的评估时间、功耗或存储器消耗。
编辑点评:
特斯拉不仅是一家造车企业，更是一个致力于开发智能技术的“程序员”。新专利将打破以往需要人工干预才能适应特定硬件平台的神经网络，升级为自动适应，可以节省开发者的决策和编程时间。日前，有国内媒体报道称，特斯拉公布了一项名为“适配神经网络模型的系统和方法(System and Method for Adapting Neural Network model onahardware platform)”的专利。这项专利的特别之处在于，特斯拉对神经网络的适应性采用了自动化。
通常，神经网络是一组用于收集数据并从中识别模式的算法。收集的数据取决于所涉及的平台以及平台可以发送到网络的信息类型，例如相机/图像数据。当然，平台之间会有差异，这意味着开发者调整神经网络算法之间的差异是非常耗时的。
在使神经网络适应特定硬件的过程中，软件开发人员必须根据所用硬件内置的可用选项做出决策。所以需要研究这样的选项，查阅硬件文档并分析影响，选择每组选项，最后加入神经网络成为一个配置。特斯拉将这种选项称为决策点，这也是专利的关键部分。
根据专利申请文件，在插入神经网络模型和特定的硬件平台信息以使神经网络适应硬件平台后，软件代码将遍布神经网络，以了解决策点的位置，然后针对此类决策点操作硬件参数，以实现可用的配置。这种软件方法着重于硬件的限制(如处理资源和性能指标的限制)，为神经网络生成设置，使其正确运行。
特斯拉的专利还具有在图形界面上显示神经网络配置信息的能力，从而以更加人性化的方式进行评估和选择。例如，不同的配置可能需要不同的评估时间、功耗或存储器消耗。
编辑点评:
特斯拉不仅是一家汽车制造企业……e，更是一个致力于开发智能技术的“程序员”。新专利将打破以往需要人工干预才能适应特定硬件平台的神经网络，升级为自动适应，可以节省开发者的决策和编程时间。
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