無線上網的電池使用時間測試，是在顯示器亮度調至最低後點按 12 次或設為 75% 的情況下，以無線方式瀏覽 25 個熱門網站測量所得。 Apple TV app 電影播放的電池使用時間測試，是在顯示器亮度調至最低後點按 12 次或設為 神經網路引擎2023 75% 的情況下，播放 HD 1080p 內容測量所得。 待機的電池使用時間測試，是在系統連接無線網路並登入 iCloud 帳號，啟動 Safari 與「郵件」應用程式，並在所有系統設定維持預設狀態下進入待機模式測量所得。 請參閱 apple.com/tw/batteries，以取得進一步資訊。 A15仿生晶片中更快的神經網路引擎、新的ISP，以及升級的運算攝影，開啟了iPhone 神經網路引擎2023 13 Pro和iPhone 13 Pro Max上的全新相機功能。 「攝影風格」讓使用者在享受Apple的多影格影像處理之餘，也能將個人攝影偏好套用到所有圖片。
最多達 38 核心 GPU，可輕鬆執行需要大量繪圖處理的工作流程與遊戲。 M2 具備最多達 10 核心 GPU，可大幅提升繪圖處理效能。 它的媒體引擎可讓你播放和剪輯最多達 11 道 4K 影片串流和最多達 2 道 8K ProRes 影片串流⁴。 人工神經網絡模型有一個屬性，稱為「容量」，這大致相當於他們記住（而非正確分類）輸入數據的能力。
神經網路引擎: 全新 GoodNotes 6 推出 加入訂閱制方案
我們致力追求終有一天，所有產品和包裝都能採用 100% 回收及再生原物料，並使用清潔能源，不再留下碳足跡。 後置相機也具備原彩閃光燈，讓你在任何光線下都能拍出精彩照片，或者也能掃描文件並加以標示。 此外，iPad mini 也能錄製 4K 影片，化身你行動電影工作室的主力。 連線速度是依據理論傳輸值，並會因所在地情況及電信業者而異。
神經網絡傳統上被認為是大腦中的神經活動的簡化模型，雖然這個模型和大腦的生理結構之間的關聯存在爭議。 在人工神經網絡中，簡單的人工節點，稱作神經元（neurons），連接在一起形成一個類似生物神經網絡的網狀結構。 隨著 AI 越來越蓬勃發展，不只 Apple 公司，各家廠商都推出自己的神經網路引擎，可以看到神經網路引擎能帶來十分顯著的速度提升，且在手機端的執行速度也有不錯成效。 除了提供蘋果相關的新聞與詳盡的達人教學之外，也涵蓋了 3C 產品開箱、App 評測及觀點分享…等內容。 以長遠來看，M1 Max 也很可能在未來成為主要的晶片，因此如果你有打算將 MacBook Pro 保留幾年，或者也可直接考慮使用 Apple 這次推出的最強大的 M1 Max 晶片。 另外， 14 吋 MacBook Pro 選擇 M1 Max 晶片，原本要額外加購 NT$ 12,000 才有的 32GB 統一記憶體，也會直接升級給你。
神經網路引擎: iOS 17 / iPadOS 17 Beta 1 使用心得
最後提醒，以往 AI 開發工具皆利用 Nvidia 的顯示卡進行設計與開發，但是 Apple 處理器為 ARM 架構，這與以往差異盛巨大，因此，在一些原本可以運作的開發工具功能上，在適配上還沒有到位。 隨著 ARM 晶片越來越主流，相信這部分的相關功能也會越來越完善。 這次的任務為 400 種鳥類的分類問題，從訓練到推論皆使用搭載 M1 晶片的 Macbook Air 完成，最後部署在 iPhone 上，實現 Apple 一條龍的實驗。 這次的 AI 模型開發工具為 PyTorch Lightning，這是一個基於 PyTorch 的開發工具，並整合了工程師們開發模型時會使用到的函式，協助工程師們更便利與快速地開發，文末附有github連結，以下範例皆以 GitHub 內容為主。 然而這種方法在神經網路具備多層的情況下，性能變得非常不理想，容易出現梯度消失問題——非線性問題的代價函數為非凸函數，求解時容易陷入局部最優解、而非全域最優解。 簡單來講，類神經網路就是先讓資料訊號通過網路，輸出結果後、計算其與真實情況的誤差。
全新的16核心神經網路引擎每秒可進行15.8兆次操作，實現第三方App體驗中更快速的機器學習運算，以及在iOS 15系統中《相機》的「原況文字」等功能。 新一代ISP搭配運算攝影與強大相機硬體的重大進化，共同造就了全新雙相機系統。 配備 Apple M1 晶片的 MacBook Pro：測試由 Apple 於 2020 年 10 月使用配備 Apple M1 晶片、8GB RAM 與 512GB SSD 的預量產 13 吋 MacBook Pro 系統進行。 無線上網的電池使用時間測試，是在顯示器亮度調至最低後點按 8 次的情況下，以無線方式瀏覽 25 個熱門網站測量所得。 Apple TV app 電影播放的電池使用時間測試，是在顯示器亮度調至最低後點按 8 次的情況下，播放 HD 1080p 內容測量所得。
神經網路引擎: 使用 AR 看看全新 iPad mini。
當時的學界只要看到出現「神經網路」字眼的論文或研究計畫，便會立刻貶斥。 多層的神經網路是不可能的，而若採用僅有兩層的神經網路，不如使用其他更好上手、同樣只有兩層的「淺層」機器學習模型。 我們在一開始提到過，類神經網路的原理就是先讓資料訊號通過網路，輸出結果後、計算其與真實情況的誤差。
14 吋與 16 吋 MacBook Pro 的顯示器上方採用圓角設計。 以標準矩形量測時，螢幕的對角線長度為 14.2 吋 與 16.2 吋 (實際可視區較小)。 如須進行包含大型檔案的繁重工作流程，你可以為 MacBook Pro 選配最多達 8TB，以提供更高的效能。 MacBook Pro 可選配最多達 32GB (M2 Pro 機型) 或驚人的 96GB (配備 38 核心 GPU 的 M2 Max 機型)，在多工處理與大型檔案作業時更輕鬆。 神經網路引擎 配備最多達 12 核心 CPU，可飛快處理各種專業工作流程，從整理、編輯數以千計的影像，到執行流體動力學模擬運算，都能搞定。
神經網路引擎: 【好禮雙重送】APPLE MacBook Pro 13 吋 M2 晶片 256GB 兩色選
預設與自訂偏好設定適用於各式場景與物體，且不同於單純的濾鏡，而是智慧化地針對照片中各個部分進行適當調整，確保膚色等重要元素得以保留。 雙相機系統與運算攝影能力支援智慧型HDR 4，可針對團體照中的每個對象改善色彩、對比度和光線，即使在困難的拍攝條件下，也能讓影像更栩栩如生，並擁有改良的「夜間」模式。 原深感測相機支援「電影級」模式、「攝影風格」、智慧型HDR 4等眾多令人驚豔的全新相機功能。 這次iPhone 13系列四款機型都搭載A15仿生晶片，高性能、高電池續航、更加流暢。 採用5奈米技術，且有近150億個電晶體來處理強度最高的任務，包括最新的運算攝影功能。 全新6核心CPU具備兩個高效能核心與4個節能核心，比競爭對手快達50%，是所有智慧型手機中最快的，且能順暢、有效率地處理高強度任務；全新4核心GPU比競爭對手快達30%，能在圖像密集的遊戲中實現更栩栩如生的視覺與光影效果。
不過它們還有一些共同點：非線性、分布式、並行化，局部性計算以及適應性。 從歷史的角度講，神經網絡模型的應用標誌着二十世紀八十年代後期從高度符號化的人工智能（以用條件規則表達知識的專家系統為代表）向低符號化的機器學習（以用動力系統的參數表達知識為代表）的轉變。 人工神經網絡是一個能夠學習，能夠總結歸納的系統，也就是說它能夠透過已知數據的實驗運用來學習和歸納總結。 人工神經網絡透過對局部情況的對照比較（而這些比較是基於不同情況下的自動學習和要實際解決問題的複雜性所決定的），它能夠推理產生一個可以自動識別的系統。 與之不同的基於符號系統下的學習方法，它們也具有推理功能，只是它們是建立在邏輯演算法的基礎上，也就是說它們之所以能夠推理，基礎是需要有一個推理演算法則的集合。
神經網路引擎: MacBook Air（M1，2020 年） - 技術規格
有了 M1 晶片的硬體級支持，像是改善電腦照片的合成速度，提升語音識別的準確性等，都可以為 Mac 所用，特別是各種由 iOS 平台移植過來的 APP，也可以在 Mac 平台上用上機器學習技術。 M1 晶片，是蘋果第一顆專門為 Mac 打造的晶片，也是 Mac 平台第一款基於 ARM 架構的晶片。 神經網路引擎 它不再是單純的 CPU 處理器，而是和 iPhone、iPad 的 A 系晶片，以及 Android 手機中常見的驍龍晶片一樣，採用了 SoC 封裝技術。
在iPhone 12 Pro Max上首度推出、智慧型手機絕無僅有的感光元件位移式OIS功能，現在於廣角相機中亮相，甚至連更為精巧的iPhone 13 mini也採用這項技術。 這項技術以穩定感光元件為準，而不是鏡頭，能讓拍攝更平穩。 具備全新感光元件的超廣角相機經過客製化設計，能在暗處拍攝出更多細節、雜訊更少的照片和影片。 測試由 Apple 於 2022 年 5 月使用配備 Apple M2、8 核心 CPU、10 核心 GPU、8GB RAM 與 256GB SSD 的預量產 13 吋 MacBook Pro 系統進行。 Apple TV app 電影播放的電池使用時間測試，是在顯示器亮度調至最低後點按 8 次的情況下，播放 HD 1080p 內容測量所得。
神經網路引擎: 全新、全螢幕設計的 iPad Pro，是歷來最先進、最強大的 iPad
14 吋與 神經網路引擎 16 吋 MacBook Pro 的顯示器頂端採用圓角設計。 以標準矩形量測時，螢幕的對角線長度為 14.2 吋與 16.2 吋 (實際可視區較小)。 人們用CMOS創造了用於生物物理模擬和神經形態計算的計算裝置。 最新的研究顯示了用於大型主成分分析和卷積神經網絡的納米裝置[6]具有良好的前景。 如果成功的話，這會創造出一種新的神經計算裝置[7]，因為它依賴於學習而不是編程，並且它從根本上就是模擬的而不是數字化的，雖然它的第一個實例可能是數字化的CMOS裝置。 支持向量機和其他更簡單的方法（例如線性分類器）在機器學習領域的流行度逐漸超過了神經網絡，但是在2000年代後期出現的深度學習重新激發了人們對神經網絡的興趣。
Mac 換上了蘋果自家處理器M1這件事不僅涉及到底層架構轉移、系統重寫的問題，還需要考慮大量第三方軟體的相容性。 但是 M2 晶片神經網路引擎也同樣採用 16 核心，不過可以每秒運算次數可達 15.8 兆次，比起 M1 提升約 40% 以上運算效率，這種性能改進上，也讓 M2 神經網路引擎效率會優於 M1、M1 Pro和M1 Max 晶片。 不管是 M1 或 M2 最高外接只能夠使用一台 6K 解析度、60Hz 外接顯示器，不過瘋先生認為目前大多數使用者，不管是外出或在家辦公多數只會外接一台顯示器，並不會造成太大影響。 要是想要外接兩台以上顯示器，就要選擇 M1 Pro 或高階晶片款式。 蘋果也會以 Apple Silicon 晶片的 GPU 繪圖效能為產品性能區分，不管是 M1 或 M2 都會採用相同 CPU 核心數，以 GPU 核心作為規格區別。 要是以 M1 和 M2多核心跑分對比，M2多核心跑分為8,900，而 M1 多核心僅 7,395 分，兩者差距會相當明顯，達到 20% 左右，M2 處理器效能改進如同蘋果官方宣稱會有 18% 提升。
神經網路引擎: 顯示器支援
創建SMPTE ST.2067規範可交互母版格式（IMF）檔用於非磁帶類交付使用Kakadu或Easy DCP的網路和發行商。 神經網路引擎 提供有通用、二十世紀福克斯電影公司和Netflix等預設。 LUT只是簡單的查找表，而DaVinci色彩轉換腳本檔是由GPU加速代碼組成，這些代碼可以使用數學函數的組合直接轉換影像，因此非常快速，且不具破壞性。 參考表可幫助您瞭解DaVinci Resolve Studio提供的工具、功能、Resolve FX，以及編解碼和需要第三方許可證的功能等。 本網站所提供之股價與市場資訊來源為：TEJ 台灣經濟新報、EOD Historical Data、公開資訊觀測站等。
因此，現在把這部分導入Mac，特別是許多用戶要用的影像設計、影片剪輯等應用，應該可以沿用在行動端的經驗，持續在Mac上發揮優勢。 在 M2 晶片 GPU 核心也比 M1 晶片最多提升2核心，提供 8 核心與 10 核心 GPU 兩種規格選擇，在高功耗 M1 繪圖效能也比起 M2 提升 35%差距，主要是10 核心 GPU 搭載更大的快取和更高的記憶體頻寬，才能夠讓繪圖效能偶明顯提升。 測試由 Apple 於 2022 年 5 月使用配備 Apple M2、8 核心 CPU、10 核心 GPU 與 24GB RAM 的預量產 13 吋 MacBook Pro 系統進行。 如果你需要延長保固，可以選擇為你的 Apple 認證整修品購買 AppleCare 服務專案。
神經網路引擎: 【好禮雙重送】APPLE MacBook Pro 13 吋 M2 晶片 512GB 兩色選
Touch ID 和頂端按鈕合而為一，提供快速、簡單又安全的認證。 全新機身採用新款、更寬廣且全面延伸的螢幕，以窄版收邊，加上圓角設計，優雅精緻。 我們正致力實現在製造產品過程中不再耗用地球資源，並於 2030 年前讓整體公司業務，包括所有產品，實現碳中和。 與相同容量的傳統 RAM 相比，統一記憶體所具備的效率能讓你做到更多，也能讓 Mac 在執行多個 app 時，維持快速與靈敏。 是最基本的神經元網絡形式，由有限個神經元構成，所有神經元的輸入向量都是同一個向量。
這款SoC於2020年9月15日發布，是世界第一款量產的5奈米製程晶片，首次使用於第四代iPad Air、iPhone 12和iPhone 12 Pro。 差價NT$3,400能夠帶來更先進的技術，以及支援廣角、夜拍、防水性、行動WiFi傳輸速度、1200萬前鏡頭、杜比全景聲、續航力更強，這些都是非常值得升級理由與特色。 在 iPhone 神經網路引擎 11 新加入的「超廣角」解決了 iPhone XR 單鏡頭問題，可以捕捉四倍寬廣的取景範圍，不管是想要拍攝風景、建築物或全體照實，能夠在原地打開相機切換超廣角鏡按下快門鍵直接拍攝，不用一直往後退才能夠取景。 但本次 M1 晶片採用了和 iPhone 等其他蘋果裝置類似的「統一記憶體架構」，其實就是讓 CPU 和 GPU 共享同一個記憶體，不僅可以讓數據共享更為高效，降低延遲，同時也能更加省電。 在發佈會上，蘋果強調了 M1 晶片的「每瓦時性能」優勢，同時也和業內主流筆電處理器做了對比。
