加速神经网络的训练
为什么要加速神经网络，数据量太大，学习效率太慢。越复杂的神经网络 , 越多的数据，需要在训练神经网络的过程上花费的时间也就越多。原因很简单，就是因为计算量太大了。可是往往有时候为了解决复杂的问题，复杂的结构和大数据又是不能避免的，所以需要寻找一些方法, 让神经网络训练变得快起来。为了便于理解 ...
原文：神经网络加速理论
内容： GPU计算神经网络加速原理 脉动阵列计算神经网络原理 谷歌TPU架构 脉动阵列 参考文献 GPU计算神经网络加速原理 GPU实现神经网络加速优化的关键方式是并行化与矢量化，一种最常见的GPU加速神经网络的模式为通用矩阵相乘 General Matrix Multiply ，即将各类神经网络核心计算展开为矩阵计算的形式。 下面以卷积神经网络中的加速计算对GPU加速原理进行分析。 卷积：卷积操 ...
2020-05-05 21:23 0 709 推荐指数：
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