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(二)

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(二)

Sigmoid型函数sigmoid是两端饱和函数:Logistic“挤压”函数,将把一个实数域的输入“挤压”到 (0, 1).当输入值在0附近时,Sigmoid型函数近似为线性函数;当输入值靠近两端时,对输入进行抑制.输入越小,越接近于 0;输入越大,越接近...

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)

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)

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...

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 |
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开发者课程背景图
神经网络计算爆炸

神经网络计算爆炸

深度挖掘的公司开始为特定应用定制这种方法,并花费大量资金来获得初创公司。具有先进并行处理的神经网络已经开始扎根于预测地震和飓风到解析MRI图像数据的许多市场,以便识别和分类肿瘤。由于这种方法在更多的地方得到实施,所以它是以许多专家从未设想的方式进行定制和解析的。它正在推动对这些计算架构如何应用的新研...

超快、超低能耗!北大团队提出基于卷积神经网络的全光计算

超快、超低能耗!北大团队提出基于卷积神经网络的全光计算

编辑/凯霞随着先进工程计算、经济数据分析和云计算的快速发展,对超高速和高能效计算的需求呈指数级增长。现有的冯诺依曼架构下的传统电子信号处理器难以同时实现高速和低能耗。使用光子作为信息载体是一种很有前景的选择。由于传统材料的三阶非线性光学较弱,在传统冯诺依曼架构下构建集成光子计算芯片一直是一个挑战。近...

神经网络推理加速入门——存储和计算的高效结合

神经网络推理加速入门——存储和计算的高效结合

大家好啊,我是董董灿。计算机冯诺依曼架构下一个特点,就是存储和计算分离,这会带来一个问题,那就是计算机有时会遇到存储墙,也就是存储带宽不够导致的性能下降。如果说流水技术可以为此破局,那么其实还有一个打破冯诺依曼架构的桎梏,将存储和计算过程结合起来。它是怎么做的呢还是先从一个例子说起。假设我要做个炒鸡...

神经网络推理加速入门——计算和存储的分离

神经网络推理加速入门——计算和存储的分离

大家好啊,我是董董灿。今天开始,增加第一个专栏,作为神经网络推理加速的专栏,主要写一写在神经网络推理过程中的一些加速方法。先从计算机底层原理说起。先说几个基础概念。计算机存储和计算的分离第一是计算机。这里说的计算机是广义上的计算机,也就是说具有计算能力的硬件设备(计算的机器)都算。小到某个芯片系统,...

【ASPLOS 2023】图神经网络统一图算子抽象uGrapher,大幅提高计算性能

【ASPLOS 2023】图神经网络统一图算子抽象uGrapher,大幅提高计算性能

作者:周杨杰、沈雯婷开篇近日,阿里云机器学习平台PAI和上海交通大学冷静文老师团队合作的论文《图神经网络统一图算子抽象uGrapher》被ASPLOS 2023录取。为了解决当前图神经网络中框架中不同的图算子在不同图数据上静态kernel的性能问题,uGrapher通过将所有图算子抽象为统一的中间表...

图神经网络 —— GNN通用计算管道

图神经网络 —— GNN通用计算管道

前言大家好,我是阿光。本专栏整理了《图神经网络》,内包含了不同图神经网络的原理以及相关代码实现,详细讲解图神经网络,理论与实践相结合,如GCN、GraphSAGE、GAT等经典图网络,每一个代码实例都附带有完整的代码+数据集。正在更新中~ ✨🚨 我的项目环境:平台࿱...

【DL】神经网络中卷积层输出大小尺寸计算

输入图片大小:W*W滤波器(卷积核大小,kernel_size):F*F滑动步长(stride):Spadding的像素数:P输出图片大小:N*NN= [(W-F+2P)/S] + 1以上针对卷积层的操作,忽略图片的通道数,当除不尽时,向下取整。(如果是池化层的话,向上取整)卷积中的特征图大小计算方...

CV学习笔记-BP神经网络训练实例(含详细计算过程与公式推导)

CV学习笔记-BP神经网络训练实例(含详细计算过程与公式推导)

BP神经网络训练实例1. BP神经网络关于BP神经网络在我的上一篇博客《CV学习笔记-推理和训练》中已有介绍,在此不做赘述。本篇中涉及的一些关于BP神经网络的概念与基础知识均在《CV学习笔记-推理和训练》中,本篇仅推演实例的过程。BP的算法基本思想:将训练集数据输入到神经网络的输入层,经过隐藏层,最...

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