【SpeeDO —— 并行深度学习系统】的更多相关文章

SpeeDO —— 并行深度学习系统

SpeeDO —— 并行深度学习系统   摘要: 最近,AlphaGo又带起了一波深度学习的热潮.深度学习在很多领域都大幅提高了模型的精度,使得很多以前在实验室中的技术得以运用到日常的生活之中.然而,大多数深度学习网络非常复杂,需要大量的训练样本进行训练, ...     最近,AlphaGo又带起了一波深度学习的热潮.深度学习在很多领域都大幅提高了模型的精度,使得很多以前在实验室中的技术得以运用到日常的生活之中.然而,大多数深度学习网络非常复杂,需要大量的训练样本进行训练,很多网络需要一次训练…

百度DMLC分布式深度机器学习开源项目（简称“深盟”）上线了如xgboost（速度快效果好的Boosting模型）、CXXNET（极致的C++深度学习库）、Minerva（高效灵活的并行深度学习引擎）以及Parameter Server（一小时训练600T数据）等产品，在语音识别、OCR识别、人脸识别以及计算效率提升上发布了多个成熟产品。

百度为何开源深度机器学习平台?   有一系列领先优势的百度却选择开源其深度机器学习平台,为何交底自己的核心技术?深思之下,却是在面对业界无奈时的远见之举.   5月20日,百度在github上开源了其深度机器学习平台.此番发布的深度机器学习开源平台属于“深盟”的开源组织,其核心开发者来自百度深度学习研究院(IDL),微软亚洲研究院.华盛顿大学.纽约大学.香港科技大学,卡耐基·梅陇大学等知名公司和高校. 通过这一开源平台,世界各地的开发者们可以免费获得更优质和更容易使用的分布式机器学习算法源码,从…

NNVM打造模块化深度学习系统（转）

[摘录理由]: 之所以摘录本文,主要原因是:该文配有开源代码(https://github.com/dmlc/nnvm):读者能够直接体会文中所述的意义,便于立刻展开研究. MXNet专栏 :NNVM打造模块化深度学习系统 2016-10-01 作者:陈天奇       本文是机器之心 MXNet 系列专栏的第一篇,作者是 MXNet 的打造者之一陈天奇.MXNet 专栏是机器之心之后将发表的系列文章,包括 MXNet 打造者的人物专访.技术博客等,敬请期待! 这是一个深度学习的大航海时代,不仅…

Google会思考的深度学习系统

上周五在旧金山举行的机器学习会议上,Google软件工程师Quoc V. Le讲解了Google的"深度学习"系统是如何运作的. "深度学习"需要用到大型计算机集群来吸收数据(如图片)对其进行自动分类.Google的Android语音控制搜索.图像识别及Google翻译等均采用了这项技术. 2012年6月,纽约时报曾报道了Google如何通过向"DistBelief"提供数百万份YouTube视频来让该虚拟神经网络系统学习猫的关键特征.这套系统的…

《TensorFlow学习指南深度学习系统构建详解》英文PDF+源代码+部分中文PDF

主要介绍如何使用 TensorFlow 框架进行深度学习系统的构建.涉及卷积神经网络.循环神经网络等核心的技术,并介绍了用于图像数据和文本序列数据的模型.给出了分布式深度学习系统在TensorFlow 下的构建过程以及如何将训练后的模型导出和部署的方法. 学习参考: <TensorFlow学习指南:深度学习系统构建详解>英文PDF+源代码+部分中文PDF 英文完整版PDF,242页,带目录书签,彩色配图,文字可以复制粘贴: 中文部分PDF,包含第1.2.3章,文字可以复制粘贴: 配套源代码.…

从0开始配置ubuntu深度学习系统

目录 个性化配置 ubuntu安装及其分区 NVIDIA驱动安装 配置使用清华源 安装shadowsocks-qt 安装chrome 安装gdebi 安装atom 安装wps 安装sogou pinyin 配置SSH CUDA8 cuDNN6安装 安装typora ubuntu显示实时网速 docker 相关 个性化配置 通过u盘安装系统 驱动安装 配置使用清华源 安装shadowsocks-qt 安装chrome 安装gdebi 安装atom 安装wps 安装sogou pinyin 配置ss…

斯坦福新深度学习系统 NoScope：视频对象检测快1000倍

以作备份,来源http://jiasuhui.com/archives/178954 本文由“新智元”(微信ID:AI_era)编译,来源:dawn.cs.stanford.edu,编译:刘小芹 斯坦福大学的新研究构建一个名为 NoScope 的深度学习视频对象检测系统,利用视频的局部性对 CNN 模型进行优化,相比当前性能最好的 YOLOv2 或 Faster R-CNN 速度加快了1000倍,同时仍保持高精度.这一系统在安防.交通等领域有着巨大的应用价值和潜力. 视频数据正在爆炸性地增长——…

（转）分布式深度学习系统构建 简介 Distributed Deep Learning

HOME ABOUT CONTACT SUBSCRIBE VIA RSS   DEEP LEARNING FOR ENTERPRISE Distributed Deep Learning, Part 1: An Introduction to Distributed Training of Neural Networks Oct 3, 2016 3:00:00 AM / by Alex Black and Vyacheslav Kokorin Tweet inShare27   This pos…

谷歌发布了 T2T（Tensor2Tensor）深度学习开源系统

谷歌开源T2T模型库,深度学习系统进入模块化时代! 谷歌大脑颠覆深度学习混乱现状,要用单一模型学会多项任务 https://github.com/tensorflow/models https://github.com/tensorflow/models/blob/master/slim/README.md https://github.com/tensorflow/models/tree/master/slim 这位成功转型机器学习的老炮,想把他多年的经验分享给你…

【转】贾扬清：希望Caffe成为深度学习领域的Hadoop

[转:http://www.csdn.net/article/2015-07-07/2825150] 在深度学习(Deep Learning)的热潮下,Caffe作为一个高效.实用的深度学习框架受到了广泛的关注.了解Caffe研发的背景.愿景.技术特色.路线图及其开发者的理念,对于我们选择合适的工具更好地进行深度学习应用的迭代开发大有裨益.<程序员>记者近日深度对话Caffe作者贾扬清,剖析Caffe的起源.目标.差异性.现存的一些问题和改进工作,以及未来的规划. 起源故事 <程序员&g…