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对话英特尔中研院宋继强：英特尔 AI 加持春哥最新 MV ...
训练现在是依赖云端的，像英特尔®至强®处理器、英特尔®至强融合™处理器，还有收购的 Nervana，刚才我讲到灵活的多任务处理的结构，英特尔®至强®处理器、英特尔®至强融合™处理器便能给予的，如果针对于某些...文章 2017-11-06 1249浏览量 -
想要千行代码搞定Transformer？这份高效的...
原版 Transformer 也采用了编码器-解码器框架&xff0c;但它们会使用多个 Multi-Head 注意力、前馈网络、层级归一化和残差连接等。下图从左到右展示了原论文所提出的 Transformer 架构、Multi-Head 注意力和标量点乘...文章 2021-11-30 64浏览量 -
TensorFlow教程之完整教程 2.4 MNIST进阶
我们怎么处理边界？步长应该设多大？在这个实例里，我们会一直使用vanilla版本。我们的卷积使用1步长（stride size），0边距（padding size）的模板，保证输出和输入是同一个大小。我们的池化用简单传统的2x2大小的...文章 2017-08-22 2020浏览量 -
tensorfllow MNIST机器学习入门
该循环的每个步骤中，我们都会随机抓取训练数据中的100个批处理数据点，然后我们用这些数据点作为参数替换之前的占位符来运行train_step。使用一小部分的随机数据来进行训练被称为随机训练（stochastic training）-...文章 2017-11-09 1210浏览量 -
[译]RNN 循环神经网络系列 2：文本分类
RNN 循环神经网络系列 3：编码、解码器 RNN 循环神经网络系列 4：注意力机制 RNN 循环神经网络系列 5：自定义单元 RNN 循环神经网络系列 2：文本分类 在第一篇文章中，我们看到了如何使用 TensorFlow 实现一个简单的...文章 2017-10-26 4163浏览量 -
基于pytorch搭建AlexNet神经网络用于花类识别
基于pytorch搭建AlexNet神经网络用于花类识别写在前面 最近打算出一个基于pytorch搭建各种经典神经网络的系列。首先先谈谈关于这部分你需要哪些先验知识&xff0c;如下&xff1a;对神经网络有一定的了解&xff0c;当然了&...文章 2022-05-20 68浏览量 -
【新智元专访】Nervana CEO|英特尔英伟达AI芯片霸主...
此外，Nervana的芯片技术还将与英特尔的主处理器融合，这在系统层面是非常领先的——让数据进入系统，然后在系统上对这些数据进行运算，实际上是现在的难点（hard part）——两者的融合将带来非常有吸引力的...文章 2017-08-01 932浏览量 -
人工智能急需变革？比起英特尔的焦虑，互联网企业更想...
这始于Facebook早早为自己搭建好的一款名为Facebook Glow的深度学习通用处理器。提到这款平台，Facebook称其可用于处理云端的各种深度学习加速，但又不同于TensorFlow等开源工具，它不是针对用户设计的。Taylor解释...文章 2019-02-26 449浏览量 -
【干货】史上最全的Tensorflow学习资源汇总，速藏！
还可以实时运行代码、共享文档、数据可视化、支持markdown等，适用于机器学习、统计建模数据处理、特征提取等多个领域。4)构建您的第一款TensorFlow Android应用程序：...文章 2018-04-16 6485浏览量 -
【干货】史上最全的Tensorflow学习资源汇总
同样是适合新手的教程，从安装到项目实战，教你搭建一个属于自己的神经网络。（3）使用Jupyter Notebook用Python语言编写的TensorFlow教程：https://github.com/sjchoi86/Tensorflow-101。本教程是基于Jupyter ...文章 2018-04-10 2245浏览量 -
互联网大会马化腾领衔发言，15个领先科技成果剑指...
据悉，此平台是在英特尔至强通用处理器技术的基础上，融合了清华大学可重构计算技术以及澜起科技混合安全内存模组技术，构成了处理器动态安全监控技术（DSC）。值得指出的是，可重构处理器是人工智能背景下催生的...文章 2018-11-07 469浏览量 -
玩深度学习选哪块英伟达 GPU？有性价比排名还不够！
这篇文章将深入讨论这个问题，聊聊有无必要入手英特尔协处理器 Xeon Phi，并将各主流显卡的性能、性价比制成一目了然的对比图，供大家参考。先来谈谈选择 GPU 对研究深度学习的意义。更快的 GPU，能帮助新人更快地...文章 2017-08-02 2697浏览量 -
独家揭秘：微博深度学习平台如何支撑4亿用户愉快吃瓜...
另外需要说的是，现在推荐系统的每次调用请求，某些场景下有一百多 KB，加上峰值，入流量的带宽可能会达到几百个 GB，所以在线 WeiServing 很大的一个特点就在于服务端的入流量比较大，那么怎么解决高可用和高性能？...文章 2020-12-31 1805浏览量
