加速神經網絡的訓練
為什么要加速神經網絡，數據量太大，學習效率太慢。越復雜的神經網絡 , 越多的數據，需要在訓練神經網絡的過程上花費的時間也就越多。原因很簡單，就是因為計算量太大了。可是往往有時候為了解決復雜的問題，復雜的結構和大數據又是不能避免的，所以需要尋找一些方法, 讓神經網絡訓練變得快起來。為了便於理解 ...
原文：神經網絡加速理論
內容： GPU計算神經網絡加速原理 脈動陣列計算神經網絡原理 谷歌TPU架構 脈動陣列 參考文獻 GPU計算神經網絡加速原理 GPU實現神經網絡加速優化的關鍵方式是並行化與矢量化，一種最常見的GPU加速神經網絡的模式為通用矩陣相乘 General Matrix Multiply ，即將各類神經網絡核心計算展開為矩陣計算的形式。 下面以卷積神經網絡中的加速計算對GPU加速原理進行分析。 卷積：卷積操 ...
2020-05-05 21:23 0 709 推薦指數：
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