深度學(xué)習(xí)顯卡選型指南:關(guān)于GPU選擇的一般建議

當(dāng)一個(gè)人開始涉足深度學(xué)習(xí)時(shí)，擁有一塊高速GPU是一件很重要的事，因?yàn)樗軒腿烁咝У胤e累實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，而經(jīng)驗(yàn)是掌握專業(yè)知識(shí)的關(guān)鍵，能打開深入學(xué)習(xí)新問(wèn)題的大門...

2018-08-24 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)顯卡深度學(xué)習(xí) 8.2萬(wàn) 0

圖像分類的5種技術(shù)，總結(jié)并歸納算法、實(shí)現(xiàn)方式，并進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

然而，圖像分類問(wèn)題就是一個(gè)非常復(fù)雜的工作，它總是借用諸如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）這樣的深度學(xué)習(xí)模型來(lái)完成。但我們也知道，通常我們?cè)谡n堂中學(xué)習(xí)到的，諸如KN...

2019-05-13 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像分類深度學(xué)習(xí) 7.4萬(wàn) 0

深度學(xué)習(xí)：什么是IoU？

IoU是一種測(cè)量在特定數(shù)據(jù)集中檢測(cè)相應(yīng)物體準(zhǔn)確度的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)。IoU是一個(gè)簡(jiǎn)單的測(cè)量標(biāo)準(zhǔn)，只要是在輸出中得出一個(gè)預(yù)測(cè)范圍（bounding boxex）的...

2019-02-01 標(biāo)簽：深度學(xué)習(xí) 6.6萬(wàn) 1

一文講述Quadro RTX 5000帶來(lái)的性能提升

NVLink技術(shù)取代了SLI技術(shù)，可以配合Quadro NVLink 2-Slot或者3-Slot使用。NVLink技術(shù)不但具備多卡同步輸出的功能，在應(yīng)...

2019-04-17 標(biāo)簽：NVIDIAgpu深度學(xué)習(xí) 4.6萬(wàn) 0

人工智能技術(shù)在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用現(xiàn)狀和發(fā)展方向

隨著人工智能技術(shù)的興起，人工智能技術(shù)應(yīng)用在電力系統(tǒng)的運(yùn)行、控制、管理等領(lǐng)域。人工智能技術(shù)在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用不僅拓展了人工智能技術(shù)的應(yīng)用范圍，而且擴(kuò)展了人...

2018-12-08 標(biāo)簽：電力系統(tǒng)人工智能深度學(xué)習(xí) 4.4萬(wàn) 0

注意力機(jī)制的誕生、方法及幾種常見(jiàn)模型

簡(jiǎn)而言之，深度學(xué)習(xí)中的注意力機(jī)制可以被廣義地定義為一個(gè)描述重要性的權(quán)重向量：通過(guò)這個(gè)權(quán)重向量為了預(yù)測(cè)或者推斷一個(gè)元素，比如圖像中的某個(gè)像素或句子中的某個(gè)...

2019-03-12 標(biāo)簽：計(jì)算機(jī)視覺(jué)深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理 4.1萬(wàn) 0

理解Batch Normalization中Batch所代表具體含義的知識(shí)基礎(chǔ)

所謂“Mini-Batch”,是指的從訓(xùn)練數(shù)據(jù)全集T中隨機(jī)選擇的一個(gè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)子集合。假設(shè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集合T包含N個(gè)樣本，而每個(gè)Mini-Batch的Batc...

2018-10-19 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 3.5萬(wàn) 0

深入分析GeForce RTX 20系列顯卡值不值得買？

那么如何選擇適合你的 GPU 呢？本文作者 Tim Dettmers 是瑞士盧加諾大學(xué)信息學(xué)碩士，熱衷于開發(fā)自己的 GPU 集群和算法來(lái)加速深度學(xué)習(xí)。這...

2018-08-24 標(biāo)簽：GPU顯卡深度學(xué)習(xí) 3.2萬(wàn) 0

深度學(xué)習(xí)下的分類，目標(biāo)檢測(cè)、語(yǔ)義分割這三個(gè)方向具體的概念及其應(yīng)用場(chǎng)景是什么？

我們觀察一下這些圖片的特點(diǎn)，這些圖片各種各樣，分辨率也各不相同。圖片中的貓和狗形狀、所處位置、體表顏色各不一樣。它們的姿態(tài)不同，有的在坐著而有的則不是，...

2019-05-08 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像分類深度學(xué)習(xí) 3.1萬(wàn) 0

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為什么會(huì)這么有效？分析卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)背后的奧秘

他們驗(yàn)證了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以取得和靈長(zhǎng)類動(dòng)物視覺(jué)IT皮層相同的性能。人腦的視覺(jué)神經(jīng)系統(tǒng)在物體樣例變化，幾何變換，背景變化的情況下仍然可以達(dá)到很高的識(shí)別性能...

2018-04-28 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 3.0萬(wàn) 0

什么是AI？什么是深度學(xué)習(xí)？

從20世紀(jì)60年代開始，人們就在期待像哈爾（HAL）這樣的科幻級(jí)別的AI，然而直到最近，PC和機(jī)器人還是非常愚笨。

2017-10-31 標(biāo)簽：AI深度學(xué)習(xí) 2.9萬(wàn) 0

什么是最好的深度學(xué)習(xí)GPU？分析幾款目前最優(yōu)秀的GPU

實(shí)驗(yàn)中，所有GPU的性能都是通過(guò)在合成數(shù)據(jù)上訓(xùn)練常規(guī)模型，測(cè)量FP32和FP16時(shí)的吞吐量（每秒處理的訓(xùn)練樣本數(shù)）來(lái)進(jìn)行評(píng)估的。為了標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)，同時(shí)體現(xiàn)...

2018-10-18 標(biāo)簽：GPU人工智能深度學(xué)習(xí) 2.8萬(wàn) 0