2016年,随着阿尔法狗击败专业人类围棋棋手,已“深度学习”为基础的人工智能技术被大众所熟知。其实“深度学习”技术已经发展了有近30年的历史了。现在的“深度学习”的实现以神经网络技术为主。神经网络通过模拟大脑生物神经网络的连接,通过多层数字神经网络的了解,来实现深度学习,神经网络最著名的就是卷积神经网络。“深度学习”中的深度就体现在多层的神经网络的连接,因为初代的机器学习技术的学习网络层数都比较浅。
丰色 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 非计算机专业、神经网络小白,爆肝六个月—— 在《我的世界》里搭建一个卷积神经网络,这是什么神操作? 最近,来自B站up主@辰占鳌头的作品着实火了一把。 他和朋友们合作完成的这个号称“世界首个纯红石神经网络”,神经元、卷积层、全连接层、激活函数、乘法器、输入、输出……样样俱全、蔚为壮观,而且可以真的实现手写数字识别,准确率还达到了80%。 这波,妥妥就是如网友所说: 简直是实力与耐心做出来的超凡成果。 目前,这个视频的播放量已经上了一百万,在
机器之心报道 编辑:泽南 又到了人们喜闻乐见的显卡对决时间。 虽然如今人们用来训练深度学习的 GPU 大多出自英伟达,但它旗下的产品经常会让人在购买时难以抉择。 去年 12 月,英伟达将专业图形加速显卡产品线更新至安培架构,其中最高端的 RTX A6000 是最被人关注的一款。 在基本规格上,A6000 基于完整的 GA102 GPU 核心打造,内建 10752 个 CUDA 核心和第三代 Tensor Core,单精度浮点性能达到了 38.7 TFLOPs。它的显存容量达到 48GB,类型是 GDDR6
作者 | 鸽子 今天的朋友圈,被英伟达给炸了。 怎么回事呢? 话说,英伟达这货最近悄然修改了用户许可协议(EULA),禁止在数据中心使用消费者级显卡GeForce做深度学习。用什么呢?强制用其高端处理器Tesla系列。 GeForce和Tesla这两者有什么区别? 来看一组数据: GeForce GTX 1080: PASCAL; 2560 CUDA cores; 8 TFLOPS (single-prec); 8 GB GDDRX5 320 GB/s; max 180 W. Tesla P100: P
人工智能的兴起触发了市场对 GPU 的大量需求,但 GPU 在 AI 场景中的应用面临使用寿命短、使用成本高等问题。现场可编程门阵列 (FPGA) 这一可以定制化硬件处理器反倒是更好的解决方案。随着可编程性等问题在 FPGA 上的解决,FPGA 将成为市场人工智能应用的选择。
作者Lukas Biewald,是CrowdFlower创始人。 量子位编译整理。 问:搭建一个深度学习系统拢共要花多少钱? 答:在树莓派上运行TensorFlow成本是39美元;在GPU驱动的亚马逊EC2节点上运行TensorFlow的成本是1美元,每小时。这些都是可行的方案。 当然要想玩得过瘾,可以自己搭建一个快速的深度学习系统,成本不到1000美元。 这也不是小数目,但这么做的好处是,一旦你有了自己的机器设备,可以运行数百个深度学习应用程序,比方增强的机器人大脑,或者搞点艺术创作。这套系统至少比M
神经元(Neuron)——就像形成我们大脑基本元素的神经元一样,神经元形成神经网络的基本结构。想象一下,当我们得到新信息时我们该怎么做。当我们获取信息时,我们一般会处理它,然后生成一个输出。类似地,在神经网络的情况下,神经元接收输入,处理它并产生输出,而这个输出被发送到其他神经元用于进一步处理,或者作为最终输出进行输出。
【新智元导读】芯片是整个智能产业的发动机,也是市场成熟度的关键指标,而且计算能力飞速发展,芯片制造商必须要在几年之内获得相应的市场回报。GPU巨头企业NVIDIA昨日宣布推出一款致力于加速人工智能和深度学习的芯片Tesla P100,其研发费用超过20亿美元,同时推出的还有全球首款面向深度学习的超级计算机NVIDIA DGX-1。这意味着人工智能真正从小众走向了主流。 GPU巨头企业NVIDIA昨日宣布推出一款致力于加速人工智能和深度学习的芯片Tesla P100,同时推出的还有全球首款面向深度学习的超级计
深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向,它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。
【编者按】深度学习是近年来迅速发展和突破的机器学习领域,具有非常广泛的应用前景。将服务器GPU应用到深度学习过程中,可以更好地推动深度学习技术研究和应用的发展。本文介绍AMD深度学习团队开发的MLP学习工具软件的使用,为深度学习研究人员和开发商提供一个高性能、高易用性的深度学习的软硬件平台方案。AMD-MLP基于OpenCL,支持不同类型的GPU平台,并能通过多GPU扩展学习速度。 深度学习神经网络简介 深度学习是人工智能的学科—机器学习的一个研究领域,是多种学习方法的集合。深度学习的各种学习方法都采用类似
GPU 成为在构建深度学习系统时必不可少的需要关注的方向,但是诸如如何选择一款 GPU 来搭建深度学习平台,如何升级自己的 GPU 之类的问题一直困扰着开发者。现在,这些问题都将由来自英伟达的深度学习专家为你解答。 GPU 成为每一家企业在构建深度学习系统时必不可少的需要关注的方向,与此同时英伟达每一年在推出新的 GPU 架构和依托于此的新的产品,其最推先推出的 Volta 架构,比起当前 Pascal 的性能提升了 5 倍,优于两年前推出的 Maxwell 架构 15 倍,远远超过摩尔定理的预测,在此
随着人工智能技术的不断发展,GPU在AI开发中的重要性也日益凸显。作为一种特殊的处理器,GPU可以同时处理多个数据流,大幅度提高计算速度。而腾讯云服务器提供的GPU产品,则为用户提供了弹性、高效的计算服务。
面向读者:没有或有一定机器学习经验并对 Prisma 之类的 app 背后的原理感兴趣的读者。比较有经验的读者可以直接参照科技树阅读文章末罗列的引用论文。 阅读时间:10-20 分钟 注:多图,请注意
搭建深度学习环境所需资料 (md 我就安个神经网络的环境简直要了我的狗命) 不过还是认识到很重要的一点,在书上找再多的资料 都不如自己亲身实践一下 还是要总结一下学了what 不然白捯饬了
作者:李嘉铭 Northwestern University | CS 量子位 已获授权编辑发布 面向读者:没有或有一定机器学习经验并对Prisma之类的app背后的原理感兴趣的读者。比较有经验的读者
机器之心报道 编辑:小舟、泽南 英特尔在侠盗猎车手 5(GTA5)上测试了他们的图像增强新模型,该模型给出了令人印象深刻的结果。 GTA5 是一款经典的 3D 冒险游戏,它的画风是这样的: 画面接近真实,但少了一些质感...... 近日,来自英特尔的研究者给 GTA 做了一个画质增强补丁,先来看下效果: 左为 GTA 中的 3D 渲染图,右为英特尔新模型生成结果。 效果很不错,下面这一张画质增强的效果就更明显了,该模型处理后的画面宛如相机实拍: 在 3D 渲染领域,实时和真实感是两个关键要素。通常
作者 | 李嘉铭 面向读者:没有或有一定机器学习经验并对Prisma之类的app背后的原理感兴趣的读者。比较有经验的读者可以直接参照科技树阅读文章末罗列的引用论文。 阅读时间:10-20分钟 注:多图,请注意流量。 图像风格迁移科技树 序:什么是图像风格迁移? 先上一组图吧。以下每一张图都是一种不同的艺术风格。作为非艺术专业的人,我就不扯艺术风格是什么了,每个人都有每个人的见解,有些东西大概艺术界也没明确的定义。如何要把一个图像的风格变成另一种风格更是难以定义的问题。对于程序员,特别是对于机器学习方
对于深度学习初学者来说,配置深度学习的环境可能是一大难题,因此本文主要讲解CUDA; cuDNN; Pytorch 三者是什么,以及他们之间的依赖关系。
在进行机器学习项目时,特别是在处理深度学习和神经网络时,最好使用GPU而不是CPU来处理,因为在神经网络方面,即使是一个非常基本的GPU也会胜过CPU。
本文来自英伟达高级工程师 季光在LiveVideoStack 线上交流分享,并由LiveVideoStack整理而成。分享中季光详细解析了GPU在视频编解码,图像分析和视频处理方面的相关技术支持,
来源:DeepHub IMBA 本文约3400字,建议阅读7分钟 加快训练速度,更快的迭代模型。 在进行机器学习项目时,特别是在处理深度学习和神经网络时,最好使用GPU而不是CPU来处理,因为在神
研究生有不少日子,和之前的几个学长以及几个学弟偶尔也聊聊天。大部分聊的话题无关乎这几年大火的机器学习深度学习神经网络,而这篇文章的目的,则是从学生的角度(不管是研究生还是即将步入研究生的本科生)来看待这个大方向和大趋势,也是为了替那些刚入门或者准备入门机器学习、深度学习、计算机视觉、图像处理、语音识别及处理等等等相关方向的童鞋,或者研一童鞋学习相关方向迷茫者了清一些基本的概念,以及解决这些“名词”代表什么,应该怎么选择,怎么入门的问题,毕竟谁当年也迷茫过,多一些传承,就少走一些弯路。
tensorflow是谷歌google的深度学习框架,tensor中文叫做张量,flow叫做流。 CNN是convolutional neural network的简称,中文叫做卷积神经网络。 文本分类是NLP(自然语言处理)的经典任务。
选自Medium 作者:Yusaku Sako 机器之心编译 参与:李泽南、路雪 去年 12 月 8 日,英伟达在 NIPS 2017 大会的一次活动中发布了最新消费级旗舰显卡 Titan V——Volta 架构,包含最新的神经网络计算单元 Tensor Core。英伟达宣称这块最新 Titan 旗舰的性能可达上一代产品(Titan Xp)的九倍。这款售价高达 3000 美元的显卡是否值得购买?随着 Titan V 陆续进入用户手中,已有人对其进行了评测。 Titan V 是英伟达最近推出的「桌面级」GPU
2022年绝对可以说是AIGC元年,从google搜索的趋势来看,在2022年AI绘画及AI生成艺术的搜索量激增。
量子位 | 舒石 李林 发自 凹非寺 △ TITAN X Pascal在京东上很快销售一空 “信丨仰丨升丨级!” 今天午夜0点,英伟达(NVIDIA)TITAN X Pascal显卡,再次在京东“开启
《自然哲学的数学原理》是英国物理学家艾萨克·牛顿创作的物理学哲学著作,1687年首次出版。
选自Medium 作者:Slav Ivanov 参与:李泽南、路雪、刘晓坤 本文作者 slav Ivanov 在今年早些时候曾介绍过如何用 1700 美元预算搭建深度学习机器(参见:教程 | 从硬件配置、软件安装到基准测试,1700 美元深度学习机器构建指南)。最近,英伟达在消费级 GPU 领域又推出了 GTX 1070 Ti,如果现在想要组装一台深度学习机器,我们用哪块 GPU 最好呢?本文将详细解答这一问题。 即将进入 2018 年,随着硬件的更新换代,越来越多的机器学习从业者又开始面临选择 GPU 的
一般我们在使用笔记本电脑或者台式机进行神经网络结构计算时,默认使用cpu计算,但cpu运算速度十分有限,一个专门搞学术研究的人常配备一个英伟达显卡来加速计算。
软件:MATLAB 2020a (当前最新的matlab版本,提供了很多关于深度学习(常见的卷积神经网络和循环神经网络)的接口)
转自:infoq( ID:infoqchina) 导读 深度学习本身是一个非常庞大的知识体系。本文更多想从程序员的视角出发,让大家观察一下深度学习对程序员意味着什么,以及我们如何利用这样一个高速发展的学科,来帮助程序员提升软件开发的能力。 前言 1973年,美国上映了一部热门的科幻电影《West World》,三年之后又有一个续集叫做《Future World》。这部电影在80年代初被引进到中国叫《未来世界》。那部电影对我来讲简直可以说得上是震撼。影片中出现了很多机器人,表情丰富的面部下面都是集成
深度学习本身是一个非常庞大的知识体系。本文更多想从程序员的视角出发,让大家观察一下深度学习对程序员意味着什么,以及我们如何利用这样一个高速发展的学科,来帮助程序员提升软件开发的能力。
选文 | 寒小阳 翻译校对 | 戴丹&胡杨 寒小阳 如果你是一个软件工程师(或者你现在正在学习这一方面),你肯定有机会听说过深度学习(有时候深度学习缩写为"DL")。它现在是一个热门、且快速发展的研究领域,解决工业界的一系列问题,从图像识别、手写识别到机器翻译,更甚于AlphaGo4比1击败了世界围棋冠军。 大部分人认为找与深度学习相关的工作应该具有博士学位或者大量的相关经验,但是如果你已经是一名很好的工程师,那你就可以很快、很好的学习这些必要的技能和技巧。至少,这是我们的观点。(即使你是深度学习的
今年 8 月份,英伟达发布了搭载 12 纳米制程 Turing 架构的全新消费级显卡 RTX 2080Ti,这是继两年半前发布 GTX 1080 后 GeForce 系列显卡的新篇章。英伟达表示,GeForce RTX 20 系列对比上一代 Pascal 架构的同级 GeForce 显卡将有「成倍的」性能提升。从目前能找到的数据来看,售价 999 美元的公版 GeForce RTX 2080Ti 的显存为 11G,包含 4352 个 CUDA 核心,存储总线 352bit,核心动态提升频率 1545 MHz,采用 PCI Express 3.0 接口,功率为 250W。
这一节就来讲讲深度学习的一些软件和硬件相关的内容,包括 CPU 和 GPU ,以及一些主流的深度学习框架
很多的文章会介绍有关深度学习的一些新闻报道,但我们却并不真正了解其背后的原理!那么今天我们这篇文章便会带大家一览其中的奥秘!
5700美刀,打造3x1080Ti实验室GPU深度学习机器 最近为公司搭建了一台实验用的深度学习主机,在网络上参考了大量的资料,给出了目前最好的配置。本文首先会介绍所有硬件的选择分析,然后介绍深度学习
5700美刀,打造3x1080Ti实验室GPU深度学习机器 作者 | 人工智豪(ID:Aihows) 整理 | AI科技大本营(rgznai100) 最近为公司搭建了一台实验用的深度学习主机,在网络上参考了大量的资料,给出了目前最好的配置。本文首先会介绍所有硬件的选择分析,然后介绍深度学习环境搭建流程,最后给出一些简单的性能对比测试。 本文方案定位:适用于预算在5万内,用于深度学习模型研究、开发,需要快速建模验证调参的企业或实验室用户。 目录 Chapter 1:配置方案选择 Chapte
计算机一直很擅长数字处理,却苦于分析图像中的大量数据。直到最近,创建图形处理单元库已不仅仅用于游戏,现在我们可以利用数千个核心的原始力量来揭示图片背后的含义。
【AI100 导读】学习人工智能到底要不要学好数学,这俨然已经成了一个争议话题了?之前 AI100 刊发了本系列的前两篇文章,也发表了作者子白的《放弃幻想,搞 AI 必须过数学关》,不知你是否有自己的
对于很多入门深度学习领域的小伙伴来说啊,拥有一款合适的显卡是必要的,只有拥有好的装备才能更好更快地进行神经网络的训练、调试网络结构、改善我们的代码,进而更快地产出结果。
近几年深度学习的概念非常火,我们很幸运赶上并见证了这一波大潮的兴起。记得2012年之前提及深度学习,大部分人并不熟悉,而之后一段时间里,也有些人仍旧持怀疑的态度,觉得这一波浪潮或许与之前sparse coding类似,或许能持续火个两三年,但终究要被某个新技术新方法所取代,再后来,无论是学术界还是工业界,总有些研究者为自己没有在第一时间跟进这波浪潮感到后悔莫及。确实,从2012年AlexNet取得ImageNet的冠军开始,五年过去了,深度学习的方法仍旧占领着人工智能这片领域。 随着这波浪潮,有些人作为弄潮
可以说是万众期待下,老黄发布了消费级(民用级)显卡RTX2070、RTX2080、RTX2080TI,作为“大多数人”,不得不说在发布会即将结束的那一刻,真的很想预订一块。真的很有诱惑力啊,毕竟价格摆在那里,RTX2080TI显卡相比1080TI可是贵了许多,Founder Edition 版 京东上预订9999差不多1w了。
TensorFlow.JS,之前就发现这个好玩的东东,但是一直没有时间去看,作为一名深度学习者,没有折腾的心是不行的。我们都知道深度学习在工业和实际项目中有着很好的应用,但是如果用深度学习去做些有趣的应用也是很好玩的。
机器之心原创 作者:小舟 AIGC,不只是一场狂欢。 最近,社交平台上一些 AI 作画工具引起广泛关注,比如因「情侣合影」刷屏的 Midjourney v5 和刚刚开启公测的 Stable Diffusion XL。 Midjourney v5 和 Stable Diffusion XL 生成的图像。 AI 生成的图像天马行空,在互联网上掀起了一场狂欢,AIGC(人工智能生成内容)也成为一个爆款词汇,人们惊呼 AI 技术的迅速发展。 狂欢之后,我们需要想想:AIGC 的现实价值是什么? AIGC 被认为是
元宇宙是虚拟世界和现实世界界限打破的结果,是虚拟世界和现实世界日益融合的未来。在这个过程中,一系列“连点成线”的科学技术的进步和产业聚合,就是打破虚拟和现实的界限,促进虚拟和现实融合的重要力量。
深度学习三巨头Yann LeCun、Yoshua Bengio和Geoffrey Hinton于2015年5月底发表于《Nature》杂志的综述文章“Deep Learning”表明,深度学习算法已经成为解决各种行业问题、赋予应用智能的关键技术之一,即便从整个自然科学界来看,深度学习对人类未来的发展也是影响深远。 当然,Yoshua Bengio也在最近的博文中表示,AI光靠几个媒体明星是远远不够的,需要成千上万科学家和工程师的工作,才能达成更大的进步并实现更多的应用。在深度学习领域,我们平日关注的更多是在
当地时间 7 月 22 日,备受瞩目的 CVPR 2017 最佳论文在夏威夷会议中心揭晓。本届 CVPR 2017 共有两篇最佳论文(分别被康奈尔和清华团队、以及苹果团队拿下),两篇最佳论文提名,以及一篇最佳学生论文。 除了这些获奖论文之外,CVPR 2017还收录了一些非常有意思的论文。其中,MIT 在读博士周博磊的论文——“Network Dissection: Quantifying Interpretability of Deep Visual Representations”,提出了一种名为
PyTorch是一个开源的Python机器学习库,其前身是著名的机器学习库Torch。2017年1月,由Facebook人工智能研究院(FAIR)基于Torch推出了PyTorch,它是一个面向Python语言的深度学习框架,不仅能够实现强大的GPU加速,同时还支持动态神经网络,这是很多主流深度学习框架比如Tensorflow等都不支持的。PyTorch既可以看作加入了GPU支持的numpy,同时也可以看成一个拥有自动求导功能的强大的深度神经网络。除了Facebook外,它已经被Twitter、CMU和Salesforce等机构采用。作为经典机器学习库Torch的端口,PyTorch 为 Python 语言使用者提供了舒适的深度学习开发选择。
选自Towards Data Science 作者:Sebastian Kwiatkowski 机器之心编译 参与:Nurhachu Null、路雪 本文作者 Sebastian Kwiatkowski 介绍了使用 JavaScript 实现 GPU 加速神经网络的四个项目:deeplearn.js、Propel、gpu.js 和 Brain.js。 根据 GitHub Octoverse 2017 报告,JavaScript 是过去一年中 GitHub 最流行的编程语言。根据 pull requests
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