本文是我关于论文<Reasoning With Neural Tensor Networks for Knowledge Base Completion>的学习笔记. 一.算法简介 网络的结构为: $$g(e_1,R,e_2)=u^T_Rf(e_1^TW_R^{[1:k]}e_2+V_R\begin{bmatrix} e_1 \\ e_2 \\ \end{bmatrix}+b_R)~~~~~~~~~~~(1)$$ 其中$g$为网络的输出,也即对该关系$R$ 的打分.$e_1$,$e_2$为两个…

用NVIDIA-TensorRT构造深度神经网络 Deploying Deep Neural Networks with NVIDIA TensorRT NVIDIA TensorRT是一个用于生产环境的高性能深度学习推理库.电源效率和响应速度是部署的深度学习应用程序的两个关键指标,因为直接影响用户体验和所提供服务的成本.Tensor RT为运行时性能自动优化训练的神经网络,在Tesla P100 GPU上提供高达16倍的能效(性能/瓦),而普通的CPU专用深度学习推理系统(见图1).图2显示了…

ylbtech-AI-Info-Micron:用内存解决方案演化神经网络智能 1.返回顶部 1. 用内存解决方案演化神经网络智能 我们的大脑每天会进行数千次极其复杂的操作.无论是提醒我们小心被炉子烫到还是识别文件中的数字和字母,我们的植物性神经系统都能比任何现有的计算机系统更有效地管理复杂的功能.计算机系统可能永远不会达到人脑水平,但神经网络的出现正在缩小两者之间的差距.通过模仿神经元的连接, 神经网络的人工智能水平可以迈上崭新的台阶. 神经网络模仿人类神经元簇 对于像人类大脑一样运作的神经网络…

Tensoflw.js - 01 - 安装与入门(中文注释) 参考 W3Cschool 文档:https://www.w3cschool.cn/tensorflowjs/ 本文主要翻译一些英文注释,添加通俗的注释,记录新手使用遇到的小问题,去除不必要的部分,帮助新手快速入门 Tensoflw.js 介绍: TensorFlow.js 是一个开源的基于硬件加速的 JavaScript 库,用于训练和部署机器学习模型.TensorFlow.js 可以为你提供高性能的.易于使用的机器学习构建模块,允许…

课程作业,正好自己也在学深度学习,正好有所帮助,做了深度学习的AI芯片调研,时间比较短,写的比较仓促,大家随便看看 近年来,深度学习技术,如卷积神经网络(CNN).递归神经网络(RNN)等,成为计算机视觉等相关领域的研究热点之一,取得了一定的研究和应用成果.回顾人工智能发展史,早在上世纪 80 年代末期,Geoffrey Hinton等人便提出深度学习的方法,并且在数字手写体的识别问题方面取得突破性进展.进入90 年代后,由于对深度学习理论认识和硬件系统计算能力的局限性,深度学习技术的发展受到制…

NVIDIA深度架构 本文介绍A100 GPU,NVIDIA Ampere架构GPU的重要新功能. 现代云数据中心中运行的计算密集型应用程序的多样性推动了NVIDIA GPU加速的云计算的爆炸式增长.此类密集型应用程序包括AI深度学习(DL)训练和推理,数据分析,科学计算,基因组学,边缘视频分析和5G服务,图形渲染,云游戏等.从扩展的AI训练和科学计算,到扩展的推理应用程序,再到支持实时对话式AI,NVIDIA GPU提供了必要的功能,加速当今云数据中心中运行的众多复杂且不可预测的工作负载. N…

MindSpore API编程概述 总体架构 MindSpore是一个全场景深度学习框架,旨在实现易开发.高效执行.全场景覆盖三大目标,其中易开发表现为API友好.调试难度低,高效执行包括计算效率.数据预处理效率和分布式训练效率,全场景则指框架同时支持云.边缘以及端侧场景. MindSpore总体架构分为前端表示层(Mind Expression,ME).计算图引擎(Graph Engine,GE)和后端运行时三个部分.ME提供了用户级应用软件编程接口(Application Programmi…

基于OpenSeq2Seq的NLP与语音识别混合精度训练 Mixed Precision Training for NLP and Speech Recognition with OpenSeq2Seq 迄今为止,神经网络的成功建立在更大的数据集.更好的理论模型和缩短的训练时间上.特别是顺序模型,可以从中受益更多.为此,我们创建了OpenSeq2Seq--一个开源的.基于TensorFlow的工具包.OpenSeq2Seq支持一系列现成的模型,其特点是多GPU和混合精度训练,与其他开源框架相比,…

NVIDIA Turing Architecture架构设计(上) 在游戏市场持续增长和对更好的 3D 图形的永不满足的需求的推动下, NVIDIA 已经将 GPU 发展成为许多计算密集型应用的世界领先的并行处理引擎.除了渲染高度逼真和身临其境的 3D 游戏外, NVIDIA GPUs 还可以加速内容创建工作流.高性能计算( HPC )和数据中心应用程序,以及众多人工智能系统和应用程序.新的 NVIDIA 图灵 GPU 架构建立在 GPU 长期领导地位的基础上. 图灵代表了十多年来最大的体系结构…

任何深度学习都是从数据开始的,这是关键点.没有数据,就无法训练模型,也无法评估模型质量,更无法做出预测,因此,数据源非常重要.在做研究.构建新的神经网络架构.以及做实验时,会习惯于使用最简单的本地数据源,通常是不同格式的文件,这种方法确实非常有效.但有时需要更加接近于生产环境,那么简化和加速生产数据的反馈,以及能够处理大数据就变得非常重要,这时就需要Apache Ignite大展身手了. Apache Ignite是以内存为中心的分布式数据库.缓存,也是事务性.分析性和流式负载的处理平台,可以实…