深度学习加速器堆栈Deep Learning Accelerator Stack 通用张量加速器(VTA)是一种开放的.通用的.可定制的深度学习加速器,具有完整的基于TVM的编译器堆栈.设计了VTA来揭示主流深度学习加速器最显著和最常见的特征.TVM和VTA一起构成了一个端到端的软硬件深度学习系统堆栈,包括硬件设计.驱动程序.JIT运行时和基于TVM的优化编译器堆栈. VTA具有以下主要功能: 通用.模块化.开源硬件. 简化了部署到FPGA的工作流程. 模拟器支持原型编译通过常规工作站. 基于P…

  本文简单介绍什么是贝叶斯深度学习(bayesian deep learning),贝叶斯深度学习如何用来预测,贝叶斯深度学习和深度学习有什么区别.对于贝叶斯深度学习如何训练,本文只能大致给个介绍.(不敢误人子弟)   在介绍贝叶斯深度学习之前,先来回顾一下贝叶斯公式. 贝叶斯公式 \[p(z|x) = \frac{p(x, z)}{p(x)} = \frac{p(x|z)p(z)}{p(x)} \tag{1}\] 其中,\(p(z|x)\) 被称为后验概率(posterior),\(p(x,…

      引言         深度学习,即Deep Learning,是一种学习算法(Learning algorithm),亦是人工智能领域的一个重要分支.从快速发展到实际应用,短短几年时间里,深度学习颠覆了语音识别.图像分类.文本理解等众多领域的算法设计思路,渐渐形成了一种从训练数据出发,经过一个端到端(end-to-end)的模型,然后直接输出得到最终结果的一种新模式.那么,深度学习有多深?学了究竟有几分?本文将带你领略深度学习高端范儿背后的方法与过程. 一.概述 Artificial…

VTA:深度学习加速器堆栈 多功能Tensor加速器(VTA)是一个开放的,通用的,可定制的深度学习加速器,具有完整的基于TVM的编译器堆栈.设计VTA来展示主流深度学习加速器的最显着和共同的特征.TVM和VTA共同构成了一个端到端的硬件-软件深度学习系统堆栈,其中包括硬件设计,驱动程序,JIT运行时runtime以及基于TVM的优化编译器堆栈. VTA具有以下主要功能: 通用的模块化开放源代码硬件. 简化的工作流程以部署到FPGA. 对原型编译的模拟器支持在常规工作站上传递. 基于Pynq的驱…

来自:CVPR 2014   作者:Yi Sun ,Xiaogang Wang,Xiaoao Tang 题目:Deep Learning Face Representation from Predicting 10,000 Classes 主要内容:通过深度学习来进行图像高级特征表示(DeepID),进而进行人脸的分类. 长处:在人脸验证上面做,能够非常好的扩展到其它的应用,而且夸数据库有效性:在数据库中的类别越多时,其泛化能力越强,特征比較少,不像其它特征好几K甚至上M,好的泛化能力+只是拟合…

Jeremy Howard 在业界可谓大名鼎鼎.他是大数据竞赛平台 Kaggle 的前主席和首席科学家.他本人还是 Kaggle 的冠军选手.他是美国奇点大学(Singularity University)最年轻的教职工.曾于 2014 年,作为全球青年领袖,在达沃斯论坛上发表主题演讲.他在 TED 上的演讲 The wonderful and terrifying implications of computers that can learn 收获高达 200 万的点击.同时,他还创立了 E…

Reading List List of reading lists and survey papers: Books Deep Learning, Yoshua Bengio, Ian Goodfellow, Aaron Courville, MIT Press, In preparation. Review Papers Representation Learning: A Review and New Perspectives, Yoshua Bengio, Aaron Courville…

因工作交接需要, 要将caffe使用方法及整体结构描述清楚. 鉴于也有同学问过我相关内容, 决定在本文中写个简单的tutorial, 方便大家参考. 本文简单的讲几个事情: Caffe能做什么? 为什么选择caffe? 环境 整体结构 Protocol buffer 训练基本流程 Python中训练 Debug Caffe能做什么? 定义网络结构 训练网络 C++/CUDA 写的结构 cmd/python/Matlab接口 CPU/GPU工作模式 给了一些参考模型&pretrain了的weigh…

原文发布于我的微信公众号: GeekArtT. 从CFA到如今的Data Science/Deep Learning的学习已经有一年的时间了.期间经历了自我的兴趣.擅长事务的探索和试验,有放弃了的项目,有新开辟的路线,有有始无终的遗憾,也有还在继续的坚持.期间有数不清的弯路.失落,有无法一一道明的挫败和孤独,也有每日重复单调训练而积累起来的自信与欣喜.和朋友聊天让我意识到,将我目前所摸索到的一些材料和路径分享出来,使其他想要进入这个领域的人或者仅仅是兴趣爱好者能够少走一些弯路,大概是有些意义的.…

最近在学深度学习相关的东西,在网上搜集到了一些不错的资料,现在汇总一下: Free Online Books  by Yoshua Bengio, Ian Goodfellow and Aaron Courville Neural Networks and Deep Learning42 by Michael Nielsen Deep Learning27 by Microsoft Research Deep Learning Tutorial23 by LISA lab, University…