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深度学习究竟有何魅力?谈谈深度学习绕不过去的CUDA计算

深度学习究竟有何魅力?谈谈深度学习绕不过去的CUDA计算

深度学习是数学与编程结合最紧密的领域之一,对计算有着大量的需求,而显卡GPU的CUDA引擎,在处理矩阵等数据量庞大的并行计算的时候,CUDA计算优势明显。人工智能发展至今,我们见识了从1998年LetNet的诞生到当今的百花齐放,得益于大数据和云计算,开发者们在本地尝试原型设计,然后在云端上开展最终的训练,可以说当今已经不受计算速度的影响了,只要你感想、感……

图像分类训练-使用ResNeSt50残差网络分类CIFAR10

图像分类训练-使用ResNeSt50残差网络分类CIFAR10

参考paperswithcode关于图像分类训练排行榜,我挨个尝试了各种神经网络,其中ResNeSt50残差网络的表现非常令人满意,精度从LetNet的72%提高到了86%左右。查阅资料才发现,虽然在该项目在今年4月份才诞生,但是GitHub已经标星2K多,下面就来具体介绍为啥这么厉害。0. ResNeSt50残差网络在测试ResNeSt50后,我也……

图像分类训练-使用LetNet卷积网络分类CIFAR10

图像分类训练-使用LetNet卷积网络分类CIFAR10

图像分类训练发展至今,究竟有多少种卷积神经网络呢?从1998年经典的LetNet,到2012年历史性的AlexNet,之后深度学习进入了蓬勃发展阶段,百花齐放,大放异彩。而LetNet是入门卷积神经网络的必经之路,因为其包含和卷积神经网络的基本框架,也就是卷积层、激活、池化层、全连接安全层,这几个基本组件也是后续许多神经网络的基本单元。0. 图像分类训……

人工智能vs传统软件vs人脑

人工智能vs传统软件vs人脑

最近被人工智能吸引,是因为生活中越来越多的人工智能出现,比如阿里云语音合成、微软的形色APP植物识别、一甜相机的照片变漫画、各种语音AI如小爱、siri、小娜等,探秘其背后的逻辑,就会越发的感兴趣。这也是本站学习Pytorch的真正原因,以前我靠代码实现本地博客文章的智能发布,后面我将尝试用AI解决更多现实问题。本篇概述经验漫谈,理清人工智能的边界和趋势。……