在深度学习任务中，虽然可以通过堆叠参数、设计更复杂的结构来提高模型的表征能力，但这也会导致模型的计算量增加，训练时间延长。所以，模型的预测有多好并不是唯一的考虑因素，训练时间长会导致成本的上升。一、影响网络训练速度的因素1.使用的处理器（GPU和CPU）CPU（中央处理器）是一台计算机的运算核心和控制核心。CPU、内部存储器和输入/输出设备是电子计算机三大核心部件。其功能主要是解释计算机指令以及处
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2023-08-18 15:28:06
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前言 神经网络的理论知识上一篇博文已经介绍。本文主要是通过编程实现神经网络模型，并对给定样本集进行分类。我们知道神经网络分为输入层、隐层和输出层。各层在通过前向传播计算激活值和反向传播计算偏导数的时候，只要分清楚该层的输入、输出即能正确编程实现。 本文的C++代码主要来自于万能的网络，感谢众大神的开
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2023-09-11 15:51:37
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一、简介 CNN由对输入进行过滤（卷积）以获得有用信息的层组成。 这些卷积层具有可以学习的参数（内核），因此可以自动调整这些过滤器以提取针对手头任务的最有用信息，而无需选择特征。 CNN最好与图像一起使用。 普通神经网络不适用于图像分类问题。二、普通神经网络的比较 在正常的神经网络上，我们需要将图像转换为单个1d向量，然后将数据发送到完全连接的隐藏层。 在这种情况下，每个神经元每个神经元都有参数。
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2023-12-26 12:55:00
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机器学习简介（1）——神经网络前言一、神经网络1.神经网络（Neural Network）1.1 什么是神经网络？1.2 神经网络是如何被训练的？1.3 如何学习的？1.4 如何训练，对信息的加工？2.卷积神经网络CNN（Convolution Neural Network）2.1 什么是卷积神经网络？2.2 图片如何卷积？2.3 池化？2.4 流行的CNN结构2.5 CNN的应用3.循环神经网
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2023-12-07 22:59:11
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AI新媒体量子位（QbitAI）
在人工智能热潮刚刚兴起时，英特尔好像并不积极。不过现在，英特尔正试图通过一系列新芯片来加强在这个领域的地位。最新的进展是：英特尔准备发布Nervana神经网络处理器，简称为“NNP”。NNP系列处理器的设计是为了满足机器学习的需求，目标市场是数据中心，而不是PC。英特尔的CPU仍被广泛应用于服务器（据估计，英特尔CPU在数据中心市场的份
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2023-11-29 09:34:13
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1987年，美国学者Robert Hecht-Nielsen提出了对偶传播神经网络模型（Counter Propagation Network，CPN），CPN最早是用来实现样本选择匹配系统的。CPN 网能存储二进制或模拟值的模式对，因此这种网络模型也可用于联想存储、模式分类、函数逼近、统计分析和数据压缩等用途。1. 网络结构与运行原理网络结构如图所示
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2023-11-20 17:16:12
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卷积神经网络是为识别二维形状而特殊设计的一个多层感知器，这种网络结构对平移、比例缩放、倾斜或者其他形式的变形具有高度不变性。这些良好的性能是网络在有监督方式下学会的，网络的结构主要有稀疏连接和权值共享两个特点。 卷积神经网络不是一个单一的功能个体，而是多种功能神经元的集合。如图4.13所示，其中包括卷积核、非线性的激活函数、
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2023-07-10 17:20:09
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两张网络名称算法学习速率目标函数层数特点准确率CPU时间GUP时间简单NN梯度下降1/100交叉熵1最简单 最快96%32min9s双层CNNAdam 最速下降1/10000交叉熵2层卷积池化99.28%16min20s1min27s所用CPU为IntelCorei7-8700 CPU@3.2GHz所用GPU为NVIDIA RTX6000 24GBGPU改动，踩坑CPU改gpu只用一句：os.en
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2023-12-14 14:41:03
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在我们对比 和 TPU 之前，我们可以先了解到底机器学习或神经网络需要什么样的计算。如下所示，假设我们使用单层神经网络识别手写数字。 如果图像为 28×28 像素的灰度图，那么它可以转化为包含 784 个元素的向量。神经元会接收所有 784 个值，并将它们与参数值（上图红线）相乘，因此才能识别为「8」。其中参数值的作用类似于用「滤波器」从数据中抽取特征，因而能计算输入图像与「8」之间的相似
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2023-12-12 14:36:13
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【网易智能讯 2月28日消息】神经网络非常强大，但是它们需要大量的能量。麻省理工学院的工程师们现开发出了一种新的芯片，可以将神经网络的功耗降低95%，这也许会使得其可在电池驱动的移动设备上运行。如今智能手机正变得越来越智能，提供了越来越多的人工智能服务，如数字助理和实时翻译。但是，为这些服务进行数据运算的神经网络通常都在云端，智能手机的数据也是在云端来回传输。这并不是一种理想的状态，因为这需要大量
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2023-10-04 10:18:34
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一、前向传播算法神经元（节点）：有多个输入和一个输出，每个神经元既可以是其他神经元的输出也可以是整个神经网络的输入全连接神经网络：相邻两层之间任意两个节点都有连接前向传播是通过矩阵乘法来实现的: a=tf.matmul(x,w1) w1：第一层参数 b=tf.matmul(a,w2) w2：第二层参数 二、神经网络参数和Tensorflow变量变量（Variable）的作用
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2023-09-03 15:50:12
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FPGA实现神经网络加速FPGA神经网络
1整体思路采用LeNet-5作为手写数字识别的神经网络，原因：LeNet网络结构比较简单。
1.1 LeNet结构enter description hereenter description hereLeNet共分为7层，分别是：C1，卷积层
S2，池化层
C3，卷积层
S4，池化层
C5，卷积层
F6，全连接层
OUTPUT，全连接层输入图片为尺寸32
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2023-06-08 23:47:42
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搭建卷积神经网络模型1.3.1 边界填充1.3.2 单步卷积1.3.3 卷积1.4 池化层1.5 反向传播2.1.0 TensorFlow模型不需要创建placeholders2.1.1 初始化参数2.1.2 前向传播2.1.3 计算成本2.1.4 构建模型预测函数model测试epoch=150,learning_rate=0.009,mini_batch_size=64epoch=1000,
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2024-01-30 20:45:10
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学习神经网络（深度学习）电脑的配置要求个人电脑配置与使用感受（电脑小白）我目前所使用的电脑的配置是 （1）CPU：i5-9300H （2）显卡（GPU）：GTX1650-4G（4G表示显存） （3）内存：8G （4）硬盘：1T固态硬盘 （5）屏幕：15.6英寸75色域 现在用tensorflow-gpu版跑VGG16神经网络时：CPU还行，37%左右；显存直接到了85%左右；GPU更是干到了93%
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2023-05-18 15:57:32
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想象一下，你周围的任何东西，比如一个煎锅、一个玻璃镇纸，都可以用来当成神经网络的中央处理器，那是什么感觉？神经网络简单来说，是一种模仿大脑执行复杂任务的只能系统，给定输入，得到输出，无论是判断一张图上面是一只猫或一只小狗，还是判断这首歌是什么风格，神经网络总能根据无数次的训练得到最大概率的正确结果。只不过，为了得到最快的速度，目前的神经网络通常在图形处理芯片（GPU）上运行的，而一项新的研究显示，
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2024-04-16 15:20:12
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## 神经网络：GPU和CPU的差异及应用
神经网络是一种被广泛应用于机器学习和人工智能领域的算法。然而，随着神经网络模型的复杂化，对计算资源的需求也越来越高。在这方面，GPU和CPU是两种常见的硬件选项。本文将介绍神经网络在GPU和CPU上的差异，并提供相应的代码示例。
### GPU和CPU的差异
GPU（图形处理单元）是一种高度并行的硬件设备，通常用于处理图形和影像计算。与之相比，CP
原创
2023-08-02 10:22:22
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# 实现“CPU GPU FPGA 神经网络”的步骤和代码注释
## 介绍
在开始教授如何实现“CPU GPU FPGA 神经网络”之前，先来简单介绍一下这三个概念。
- CPU（Central Processing Unit）：中央处理器，是计算机的核心部件，用于执行计算机程序中的指令。
- GPU（Graphics Processing Unit）：图形处理器，主要用于处理图形和影像相关的
原创
2023-09-10 14:58:17
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深度学习 对硬件的要求之前热衷于学习理论知识，目前想跑代码了发现不知道从何下手，自己电脑上搭建的平台基本就是个摆设，因为跑不起来呀。今天我们就来看看想做深度学习应该怎么下手。首先了解下基础知识：1、深度学习用cpu训练和用gpu训练的区别（1）CPU主要用于串行运算；而GPU则是大规模并行运算。由于深度学习中样本量巨大，参数量也很大，所以GPU的作用就是加速网络运算。（2）CPU算神经网络也是可以
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2023-08-10 14:23:33
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卷积神经网络硬件加速——INT8数据精度加速 上一专题已介绍了一种通用的卷积神经网络硬件加速方法——Supertile，本文将介绍一种特殊的硬件加速方案，一种INT8数据精度下的双倍算力提升方案。但对于实际应用而言，99%和99.5%的网络准确率是没有区别的。所以，对于某些场景下，网络的数据精度使用INT8的数据类型就能较好的胜任工作。 INT8数据硬件加速原理 Xilinx DSP48E2系
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2023-11-11 01:28:46
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之前说过Loss Functions有两个作用：1.可以计算我们实际输出和目标之间的差距；2.为我们更新输出提供一定的依据（反向传播），这篇文章我们就通过搭建一个神经网络，使用nn.CrossEntropyLoss来学习一下这两个作用。文章目录一、搭建神经网络二、使用nn.CrossEntropyLoss 一、搭建神经网络代码如下：import torchvision
from torch im
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2024-01-13 13:30:20
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