所有的深度学习算法都使用不同类型的神经网络来执行特定的任务。其原理可以使用线性回归理解:y = W x + b y=Wx+by=Wx+b。

　　相关工作以FastAdaBelief: Improving Convergence Rate for Belief-based Adaptive Optimizers by Exploiting Strong Convexity为题发表在IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems上。

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　　该团队在CAAI Artificial In九游体育telligence Research杂志上发表了他们的工作。深度学习是一种机器学习技术，计算机通过示例学习，在监督任务中取得了成功。

　　在深度学习方兴未艾的今天，芯片与算法之间是一种什么关系？如何促进深度学习的发展？