未经允许请不要转载,原作者:zhxfl,http://www.cnblogs.com/zhxfl/p/5287644.html 目录: 一.简介 二.环境配置 三.运行demo 四.硬件配置建议 五.其他 一.简介 深度学习多机多卡集群已经成为主流,相对于caffe和mxnet这两个比较活跃的开源,purine显得更值得在高校的学生细读,因为purine的代码显得更加短小精悍,作者的C++功力也相当浑厚,其采用的思想也是非常有价值和启发性的.但是purine已经停止维护,所以其实并不适合企业用户…

第1章 PyTorch与深度学习 深度学习的应用 接近人类水平的图像分类 接近人类水平的语音识别 机器翻译 自动驾驶汽车 Siri.Google语音和Alexa在最近几年更加准确 日本农民的黄瓜智能分拣 肺癌检测 准确度高于人类的语言翻译 读懂图片中的图像含义 现今深度学习应用中最受欢迎的技术和出现的时间点 技术 年份 神经网络 1943 反向传播 20世纪60年代初期 卷积神经网络 1979 循环神经网络 1980 长短期记忆网络 1997 深度学习过去的叫法 20世纪70年代叫控制论(cyb…

9012年已经悄悄过去了1/3. 过去的100多天里,在深度学习领域,每天都有大量的新论文产生.所以深度学习研究在2019年开了怎样一个头呢? Open Data Science对第一季度的深度学习研究进行了盘点总结,推出了这一季度的十佳论文.一起来看看,TOP10都花落谁家吧. 基于PyTorch Geometric的快速图像表征学习 Fast Graph Representation Learning with PyTorch Geometric 这篇论文的作者Matthias Fey和Ja…

深度学习读书笔记之RBM 声明: 1)看到其他博客如@zouxy09都有个声明,老衲也抄袭一下这个东西 2)该博文是整理自网上很大牛和机器学习专家所无私奉献的资料的.具体引用的资料请看参考文献.具体的版本声明也参考原文献. 3)本文仅供学术交流,非商用.所以每一部分具体的参考资料并没有详细对应,更有些部分本来就是直接从其他博客复制过来的.如果某部分不小心侵犯了大家的利益,还望海涵,并联系老衲删除或修改,直到相关人士满意为止. 4)本人才疏学浅,整理总结的时候难免出错,还望各位前辈不吝指正,谢谢.…

本文转载自:https://www.jianshu.com/p/ca2e003bf77e   5700美刀,打造3x1080Ti实验室GPU深度学习机器 最近为公司搭建了一台实验用的深度学习主机,在网络上参考了大量的资料,给出了目前最好的配置.本文首先会介绍所有硬件的选择分析,然后介绍深度学习环境搭建流程,最后给出一些简单的性能对比测试. 本文方案定位:适用于预算在5万内,用于深度学习模型研究.开发,需要快速建模验证调参的企业或实验室用户. 目录 Chapter 1:配置方案选择 Chapter…

原文连接:https://www.paypal-engineering.com/tag/data-science/ 摘要:伴随着数据的爆炸性增长和成千上万的机器集群,我们需要使算法可以适应在如此分布的环境下运行.在通用的分布式计算环境中运行机器学习算法具有一系列的挑战.本文探讨了如何在一个Hadoop集群中实现和部署深度学习. 波士顿的 数据科学团队正在利用尖端工具和算法来优化商业活动,且这些商业活动是基于对用户数据中的深刻透析.数据科学大量使用机器算法,可以帮助我们在数据中识别和利用模式.从互…

转自:机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料 <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最…

<Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最新版本<神经网络与深度学习综述>本综述的特点是以时间排序,从1940年开始讲起,到60-80…

市面上流行着各式各样的深度学习库,它们风格各异.那么这些函数库的风格在系统优化和用户体验方面又有哪些优势和缺陷呢?本文旨在于比较它们在编程模式方面的差异,讨论这些模式的基本优劣势,以及我们从中可以学到什么经验. 我们主要关注编程模式本身,而不是其具体实现.因此,本文并不是一篇关于深度学习库相互比较的文章.相反,我们根据它们所提供的接口,将这些函数库分为几大类,然后讨论各类形式的接口将会对深度学习编程的性能和灵活性产生什么影响.本文的讨论可能不只针对于深度学习,但我们会采用深度学习的例子来分析和优…

本文内容节选自由msup主办的第七届TOP100summit,北京一流科技有限公司首席科学家袁进辉(老师木)分享的<让AI简单且强大:深度学习引擎OneFlow背后的技术实践>实录. 北京一流科技有限公司将自动编排并行模式.静态调度.流式执行等创新性技术相融合,构建成一套自动支持数据并行.模型并行及流水并行等多种模式的分布式深度学习框架,降低了分布式训练门槛.极大的提高了硬件使用率.该框架已经成功帮助众多头部互联网公司及人工智能企业提升了大模型训练效率,节约了硬件运营和使用成本,达到了降本增效…