聊一聊深度学习--包括计算前馈网络的反向传播和卷积的反向传播(一)

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引言人工智能领域的流派1.符号主义:逻辑主义,心理学派(推理期,心理期)2.连接主义:仿生学派或生理学派(殊途同归,各有所长)机器学习流程(了解)将输入信息处理,让计算机从数据(经验)中发现规律...

一种新的神经形态计算架构,可以更有效地运行深度神经网络

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随着人工智能和深度学习技术变得越来越先进,工程师将需要创建能够可靠且高效地运行其计算的硬件。受人脑结构和生物学启发的神经形态计算硬件,在支持复杂的深度神经网络(DNN)的操作方面可能有巨大前景。基于尖峰的神经形态硬件有望实现比 GPU 等标准硬件更节能的 DNN。但这需要我们了解如何在基于事件的稀疏...

企业级云上网络构建

10 课时 |
79 人已学 |
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专有云网络基础架构介绍

1 课时 |
472 人已学 |
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TCP/IP 网络基础

4 课时 |
1043 人已学 |
免费
开发者课程背景图
物理系统执行机器学习计算,一种使用反向传播训练的深度物理神经网络

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深度学习模型已成为科学和工程领域的普遍工具。然而,它们的能源需求现在越来越限制它们的可扩展性。深度学习加速器旨在高效地执行深度学习,通常针对推理阶段,并且通常通过利用传统电子设备之外的物理基板。迄今为止的方法一直无法应用反向传播算法来原位训练非常规的新型硬件。反向传播的优势使其成为事实上的大规模神经...

利用GPU预热以及同步执行正确计算卷积神经网络推理性能【附代码】

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我们在评价一个卷积神经网络模型性能好坏时,通常会用AP,mAP来判断分类准确性,针对速度方面经常使用ms(毫秒),或者FPS(表示每秒处理多少张图像,或者说处理一张图像用多少秒)。在看一些代码的时候,常常会看到是直接用python中的time函数来计算,比如下面代码:time1 ...

基于分发与计算的GRTN全球实时传输网络

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一张能同时满足「分发」与「计算」需求的网。从直播趋势看「分发」与「计算」阿里云直播产品架构图中,主要分为端和云两个部分:在端侧,主要包含推流端和播放端;在云侧,一是基于分布式节点构建的传输网,二是在阿里云中心构建的不同Region之间的直播中心,提供计算服务,包括直播所涉及的转码、AI...

通用计算中的 面向HTTP 3.0时代的高性能网络协议栈技术特点是什么?

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阿里云服务器计算网络增强型sn1ne实例性能评测

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阿里云ECS计算网络增强型sn1ne服务器是目前阿里云活动中关注度比较高的一款云服务器实例,这个实例的处理器与内存配比为1:2,是独享机型中的网络增强机型,兼具了独享和网络性能优秀的特点。独享机型,网络性能比较强悍,网络收发包及网络带宽比计算型要厉害,适用于数据分析、批量计算、视频编码等应用,ECS...

云原生数据库拆解了计算、存储,并利用网络发挥分布式的能力,在这三个层面都充分结合新硬件的特性进行设计

云原生数据库拆解了计算、存储,并利用网络发挥分布式的能力,在这三个层面都充分结合新硬件的特性进行设计,这三个层面是是什么?

阿里云服务器计算网络增强型sn1ne与通用网络增强型sn2ne实例介绍

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在阿里云大部分的活动中,云服务器的实例规格基本上以共享型s6、计算型c6、通用型g6和内存型r6实例为主,不过刚刚阿里云又在活动中增加了计算网络增强型sn1ne和通用网络增强型sn2ne实例,很多新手用户对这两个实例规格并不是很了解,下面简单介绍下这两个实例的特点、适用场景及网络带宽、网络收发包PP...

Pytorch 中怎么计算网络的参数量

本博文以 Dense Block 为例,Pytorch 为 DL 框架,最终计算模块参数量方法如下:import torch import torch.nn as nn class Norm_Conv(nn.Module): def __init__(self,in_channel): s...

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