原文:深度學習在推斷階段(inference)的硬件實現方法概述

推斷 Inference ,就是深度學習把從訓練中學習到的能力應用到工作中去。 精心調整權值之后的神經網絡基本上就是個笨重 巨大的數據庫。為了充分利用訓練的結果,完成現實社會的任務,我們需要的是一個能夠保留學習到的能力,還能迅速應用到前所未見的數據上的,響應迅速的系統。這就是推斷,根據真實世界中的少量數據,迅速地提供正確的答案。 這可是計算機科學的全新領域。現在主要有兩種方法來優化龐大笨拙的神經 ...

2019-01-15 14:48 0 2399 推薦指數:

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深度學習(三):推斷問題(精確推斷、近似推斷、采樣方法)

一、引入 之前說過推斷問題主要是已知一些變量求別的變量的概率,在圖模型中主要是求隱變量的后驗概率會用到。 有一些隱變量之間的關系沒那么復雜,可以精確計算出來,雖然麻煩,但是好歹是可計算的,這種方法就是精確推斷,精確推斷比較簡單,不會多寫;還有的是真的沒法算出來 ...

Sun Mar 22 05:43:00 CST 2020 0 1333
因果推斷(Causal Inference)

關聯, 介入, 反事實 機器學習做的大部分都是關於"關聯", 即兩個變量之間有相關性, 卻不能給出一者對另外一者是否有影響, 以及影響程度是多大 而介入就會探討變量之間的因果關系 因為在實踐中往往不存在真正的隨機試驗, 所以需要實驗組和對照組 利用 實驗組的前后對比 - 對照組 ...

Wed Aug 18 22:49:00 CST 2021 0 173
推斷inference)和預測(prediction)

上二年級的大兒子一直在喝無乳糖牛奶,最近讓他嘗試喝正常牛奶,看看反應如何。三天過后,兒子說,好像沒反應,我可不可以說我不對乳糖敏感了。 我說,呃,這個問題不簡單啊。你知道嗎,這在統計學上叫推斷。 兒子很好學,居然叫我解釋什么叫推斷。 好吧,那我就來賣弄 ...

Fri Aug 21 23:16:00 CST 2020 0 883
變分推斷(Variational Inference

變分 對於普通的函數f(x),我們可以認為f是一個關於x的一個實數算子,其作用是將實數x映射到實數f(x)。那么類比這種模式,假設存在函數算子F,它是關於f(x)的函數算子,可以將f(x)映射成實數F ...

Wed Jan 03 10:38:00 CST 2018 0 30260
深度學習基礎階段

IDH_1000=1.1 課程介紹 & 機器學習介紹.html ; Evernote ExportIDH_1001=1.2 深度學習(Deep Learning)介紹.html ; Evernote ExportIDH_1002=2 基本概念 (Basic Concepts).html ...

Sat Mar 24 22:36:00 CST 2018 0 918
變分推斷(Variational Inference)

(學習這部分內容大約需要花費1.1小時) 摘要 在我們感興趣的大多數概率模型中, 計算后驗邊際或准確計算歸一化常數都是很困難的. 變分推斷(variational inference)是一個近似計算這兩者的框架. 變分推斷推斷看作優化問題: 我們嘗試根據某種距離度量來尋找一個與真實后驗盡可 ...

Wed Feb 15 03:30:00 CST 2017 0 1602
深度學習概述

學習資料:《深度學習》 一. 深度學習的過去和現在 第一次浪潮:控制論 出現了感知機、自適應單元(ADALINE)等簡單線性模型(linear model)。 隨機梯度下降(stochastic gradient descent)的一種特例出現,之后經過稍加改進 ...

Sat Apr 11 04:19:00 CST 2020 0 635
 
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