回答:我们通常看到的卷积过滤器示意图是这样的：（图片来源：cs231n）这其实是把卷积过滤器压扁了，或者说拍平了。比如，上图中粉色的卷积过滤器是3x3x3，也就是长3宽3深3，但是示意图中却画成二维——这是省略了深度（depth）。实际上，卷积过滤器是有深度的，深度值和输入图像的深度相同。也正因为卷积过滤器的深度和输入图像的深度相同，因此，一般在示意图中就不把深度画出来了。如果把深度也画出来，效果大概就...
zhangke3016
|
469人阅读
反向传播（BP）算法被认为是用于训练深度神经网络的事实上（de-facto）的方法。它使用前馈权重的转置，以较精确的方式将输出层的误差反向传播到隐藏层。然而，有人认为，这在生物学上是不合理的，因为在生物神经系...
...和问题的工具，那么遇到复杂问题该如何做呢？二.人工神经网络 人工神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（Connection Model），它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式...
...和问题的工具，那么遇到复杂问题该如何做呢？二.人工神经网络 人工神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（Connection Model），它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式...
...进行多次的迭代，因为并不会改变区块的协议，而且整个网络可以平滑的进行升级 EOS并行化的挑战 之限流 对多个core/thread进行context分片后，无法做到不依赖全局统计数据 在并行计算的时候为了性能,不会实时全局统计，必须...
...特别之处. 深度学习包含两方面内容： 1.更好的训练深度神经网络。神经网络隐藏层超过两层就算深度神经网络，三层的NN的训练还好说，但是如果NN很多层数呢？那将会面临梯度弥散和梯度爆炸等问题。所以为了让训练的DNN取得...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用，将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
图示为GPU性能排行榜，我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...
894974231
张率功
李世赞
ernest
cheng10
