• 解析:深度学习框架Caffe源码

    Proto则基于Google的Protobuf开源项目,是一种类似XML的数据交换格式,用户只需要按格式定义对象的数据成员,可以在多种语言中实现对象的序列与反序列,在Caffe中用于网络模型的结构定义、存储和读取。...
    文章 2017-08-01 2078浏览量
  • 深度学习框架Caffe源码解析

    Proto则基于Google的Protobuf开源项目,是一种类似XML的数据交换格式,用户只需要按格式定义对象的数据成员,可以在多种语言中实现对象的序列与反序列,在Caffe中用于网络模型的结构定义、存储和读取。图1 Caffe...
    文章 2017-08-01 1635浏览量
  • GitHub最流行的开源机器学习项目

    Caffe 是由神经网络中的表达式、速度、及模块产生的深度学习框架。后来它通过伯克利视觉与学习中心((BVLC)和社区参与者的贡献,得以发展形成了以一个伯克利主导,然后加之Github和Caffe-users邮件所组成的一个...
    文章 2017-11-12 1361浏览量
  • TensorFlow和Caffe、MXNet、Keras等其他深度学习框架...

    TensorFlow 还有功能强大的可视化组件 TensorBoard,能可视化网络结构和训练过程,对于观察复杂的网络结构和监控长时间、大规模的训练很有帮助。TensorFlow 针对生产环境高度优化,它产品级的高质量代码和设计都可以...
    文章 2017-08-02 2117浏览量
  • 28款GitHub最流行的开源机器学习项目(一):...

    Caffe 是由神经网络中的表达式、速度、及模块产生的深度学习框架。后来它通过伯克利视觉与学习中心((BVLC)和社区参与者的贡献,得以发展形成了以一个伯克利主导,然后加之Github和Caffe-users邮件所组成的一个...
    文章 2016-04-18 32110浏览量
  • 如何选择开源的机器学习框架?

    根据前百度首席数据科学家、斯坦福大学教授Andrew Ng所说,使用开源模型和数据集将会成为继监督学习后驱动商业成功的第大动因。在众多活跃但不那么流行的开源工具中,我们将选取5个进行深度探讨,以便帮助你找到...
    文章 2018-04-18 2387浏览量
  • 看一遍你也会做!用英伟达 DIGITS 进行图像分割(下)

    提高学习率同时减少每批量的大小:这样做可以鼓励陷入局域最小不能自拔的网络(模型)去探索周围环境之外的区域,尽管这样会增大网络(模型)发散的风险。增加模型大小:这种方法可以加大模型的表现力。还有一种...
    文章 2017-08-02 1854浏览量
  • PAI分布式机器学习平台编程模型演进之路

    TensorFlow是谷歌第代的深度学习框架,支持各种神经网络,具有高度的灵活性,丰富的社区生态,支持CNN、RNN、LSTM等网络。上图中TensorFlow的例子是两层神经网络做图片的分类。上面通过API定义训练图片和测试数据...
    文章 2017-06-20 8934浏览量
  • 这些深度学习术语,你了解多少?...

    微调是指使用来自其他任务(例如无人监督的训练任务)的参数初始化网络,然后根据手头的任务更新这些参数的技术。例如,NLP架构通常使用像word2vec这样的预训练词嵌入模型,然后在训练期间根据诸如情感分析之类的...
    文章 2018-10-20 2101浏览量
  • 深度学习——你需要了解的八大开源框架

    Caffe基本流程:Caffe遵循了神经网络的一个简单假设——所有的计算都是以layer的形式表示的,layer做的事情就是获得一些数据,然后输出一些计算以后的结果。比如说卷积——就是输入一个图像,然后和这一层的参数...
    文章 2017-08-01 2422浏览量
  • 高性能深度学习支持引擎实战——TensorRT

    1.一种是Parser的方式,即模型解析器,输入一个caffe的模型,可以解析出其中的网络层及网络层之间的连接关系,然后将其输入到TensorRT中,但是TensorRT是如何知道这些连接关系呢?答案是API。2.API接口可以添加一个...
    文章 2018-04-11 26788浏览量
  • Facebook宣布全面转为神经网络人工智能翻译

    利用Caffe2中的循环神经网络(RNN)抽象的一般性来实现波束搜索,直接作为单个前向网络计算,这样就实现了快速有效的推理。在这项工作的过程中,该团队还开发了RNN构建块,如LSTM,乘法集成LSTM和注意。这项技术将...
    文章 2017-08-01 956浏览量
  • DL之FCN:FCN算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例...

    卷积网络是一种功能强大的可视模型&xff0c;它可以生成特性的层次结构。实验结果表明&xff0c;卷积网络经过端到端、像素对像素的训练后&xff0c;在语义分割方面优于已有的最佳分割效果。我们的核心理念是构建“全卷积”...
    文章 2021-11-01 19浏览量
  • 能帮你更好理解分析深度卷积神经网络,今天要解读的是...

    激活最大方法主要是找到一幅图像最大给定神经元;上述方法使用基于网格表示来展示神经元的特征。具体分析请见原文。不像上述方法,制定了深度CNN作为一个DAG,基于DAG表示,又提出了一个混合可视,是由矩形...
    文章 2016-11-23 24113浏览量
  • 如何用 Caffe 生成对抗样本?这篇文章告诉你一个更...

    需要注意的是,用caffe.io.load_image读取的图片是一个为0到1之间的ndarray,经过transformer的处理之后,得到的新的ndarray中每个像素的会在0到255之间。另外得到的噪声往往不是最后结果,因为加入到原图片后还...
    文章 2017-08-02 1666浏览量
  • 在 Android 上利用 GPU 加速执行 CNN(卷积神经网络)

    在服务器和桌面端,已经有很多现成的基于GPU加速的并行计算框架可用于CNN网络,诸如Caffe[6],Torch[7],Theano[8],Tensor-Flow[9],cuDNN[10],cuda-convnet[11],and Velesnet[12],然而由于两端的硬件和软件的差异...
    文章 2017-08-02 1380浏览量
  • 看银联如何AI反欺诈,人寿个性卖保险

    代至强可扩展处理器更将平台融合以及计算、存储、内存、网络和安全等功能均提升到了新的高度&xff0c;提供比前代产品高出 25%-35%的性能&xff0c;且具备多项新特性&xff0c;提升灵活性与安全性&xff0c;增强内存性能&xff...
    文章 2021-12-01 1浏览量
  • 2017年十大最受欢迎机器学习Python库

    Python中有许多库用于研究数据科学和ML,但是当你的数据是随着时间的推移而变化的度量(例如股票价格,仪器的测量等等)时,这对于大部分库来说是一个比较棘手的问题。PyFlux是一个专门为时间序列而开发的 Python...
    文章 2017-12-28 6315浏览量
  • 从这开始了解深度学习——视觉的深度学习与网络

    第 2 层面是“基于神经科学的计算机算法”,试图超越人工神经网络框架和摆脱权计算模型,实现对生物脑的高逼真性模拟。所以欧盟都已经联合开始研究人脑,都成立一个叫“人类脑计划”,美国也开始关注类脑。所以类...
    文章 2017-08-02 960浏览量
  • 【谢源评体系结构顶会 MICRO 2016】神经网络加速器仍...

    是对神经网络加速器的关注 下图是一个对 MICRO 2016 的 Program 的 Word Cloud,我们可以有个直观的印象。其中,神经网络、存储、加速器是重点。这也与我们在上次的 ISCA 2016 分析中得到的结论保持一致。图2 ...
    文章 2017-08-01 2739浏览量
  • 深度卷积神经网络演化历史及结构改进脉络-40页长文...

    当时函数值为0,这使一些神经元的输出为0,从而让网络变得更稀疏,起到了类似L1正则的作用,也可以在一定程度上缓解过拟合。ZFNet网络 文献[12]提出通过反卷积(转置卷积)进行卷积网络层可视的方法,以此分析...
    文章 2018-05-10 4715浏览量
  • 数据存储、人工智能和IO模式

    深度学习框架(例如Tensorflow或Caffe或PyTorch)负责用户创建的网络模型的整个过程。整体IO进程 深度学习的IO模式的简要概述是数据一次又一次地被读取。深度学习经常重复读取(重读)。请注意读取一些文字,但与阅读...
    文章 2018-05-21 1506浏览量
  • 杂谈CNN:如何通过优化求解输入图像

    可视化网络的方法有很多,以简单粗暴为最大特点的大概只是activation maximization。对抗样本(Adversarial Examples) 对抗样本也是机器学习中的一种常用概念,通常指人为制造的,让一个机器学习模型发生错误的样本...
    文章 2017-08-02 1312浏览量
  • AI 从业者该如何选择深度学习开源框架丨硬创公开课

    Keras 本身并不具有底层运算协调的能力,Keras 依托于 TensorFlow 或者 Theano 进行底层运算,而 Keras 自身提供神经网络模块抽象和训练中的流程优化。可以让用户享受快速建模的同时,具有很方便的次开发能力,...
    文章 2017-08-01 1477浏览量
  • 看一遍你也会做!用英伟达 DIGITS 进行图像分割(上)

    1.完全集成的分割工作流,它能让你创建图像分割数据集,并将分割网络的输出结果可视;2.DIGITS模型商店,它是一个公共的在线资源库,你可以从中下载网络说明以及预训练的模型。本文将探索图像分割这一主题。对于...
    文章 2017-08-02 1481浏览量
  • 独家|一文读懂TensorFlow(附代码、学习资料)

    Tensorflow是一个Google开发的第代机器学习系统,克服了第一代系统DistBelief仅能开发神经网络算法、难以配置、依赖Google内部硬件等局限性,应用更加广泛,并且提高了灵活性和可移植性,速度和扩展性也有了大幅...
    文章 2017-10-13 5313浏览量
  • AI大牛教你如何秒速部署GPU深度学习的应用

    每个部分又有许多选择性,例如,TensorRT支持常见的深度学习输入网络框架有Caffe、Chainer、CNTK、MXnet、PaddlePaddle、Pytorch、TensorFlow、Theano等,TensorRT支持的模型输入接口方式有C++ API、Python API、...
    文章 2018-06-07 3575浏览量
  • 理解卷积神经网络的利器:9篇重要的深度学习论文(上...

    手把手教你理解卷积神经网络() 本文将介绍过去五年内发表的一些重要论文,并探讨其重要性。论文1—5涉及通用网络架构的发展,论文6—9则是其他网络架构的论文。点击原文即可查看更详细的内容。1.AlexNet(2012) ...
    文章 2018-03-19 6493浏览量
  • 解析深度学习的未来十大趋势

    多个团队展示了不同的方式来剧烈地压缩一个训练过的模型的权重数量:二值化(binarization)、固定浮点(fixed floating point)、迭代剪枝(iterative pruning)和微调措施(fine tuning steps)等等更多。...
    文章 2017-08-02 1446浏览量
  • AQN:一种通过交替量化对深度学习模型压缩以及加速推理...

    我们定义二值化的op为: \alpha,A_b=binarize(A) 将binary network应用到GEMM中。\alpha_A,A_b=binarize(A) \alpha_B,B_b=binarize(B) GEMM(A,B)\approx \alpha_A \alpha_B B\_GEMM(A_b,B_b) B\_GEMM$表示二值矩阵的...
    文章 2018-03-20 5258浏览量
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