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
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...议员投票的数据集中，应该如何检测出关键影响者，深度神经网络DNN还不能应用于此方面。7. 强化学习（Reinforcement Learning）方法对输入数据非常挑剔，实际性能主要取决于调参技巧，虽然这个特殊问题仅存在于这个方面。8. 深...
...每提升1%的准确率就要付出将网络层数翻倍的代价，而极深层的残差网络对特征的重复利用逐渐减少（diminishing feature reuse），这会使网络训练变得很慢。为了处理这个问题，本文提出一种新的架构——wide residual networks (WRNs)，该...
...层来拟合恒等映射要容易的多。公式F(x)+x可以通过在前馈神经网络中添加快捷连接（shortcut connections）来实现，快捷连接就是在网络中跳过若干层而直接相连（见图2）。在本文中，快捷连接是为了实现恒等映射，它的输出与...
...现出很多以深度残差网络（deep residual network）为基础的极深层的网络架构，在准确率和收敛性等方面的表现都非常引人注目。本文主要分析残差网络基本构件（block）中的信号传播，我们发现当使用恒等映射（identity mapping）作为...
...层学习网络训练，同时支持多种常规训练任务类型; 卷积神经网络、受限玻尔兹曼机与复发性神经网络。各模型能够进行同步(一一)或者异步(并行)训练，具体取决于实际问题的具体需求。Singa还利用Apache Zookeeper对集群设置进行了...
...主要源自其利用一套基于数据流图形的计算模型实现深层神经网络开发与训练简化的强大能力。在以上示例当中，输入层负责寻找局部对比模式，隐藏层1负责利用这些对比结果发现个人面部特征，隐藏层2则基于这些面部特征进...
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云计算产业已经走过了十几年的时间，以互联网为代表的爆发式需求，大力驱动着云计算产业实现高速增长。如今，几乎所有的行业和企业都已经开始接受云计算，并享受云计算带来的便利与益处。 公共云、私有云、边缘计...
注：整理自各个博客，并且添加个人理解 随着卷积神经网络的发展和普及，网络深度和架构研究早已经成为人们常见的问题，所以，现在卷积神经网络的趋势发展趋势就是：足够深、足够广。足够深就是网络层数足够深，...
...speech上，关于鲁棒语音识别领域的识别模型主要基于深层神经网络。这是否意味着信号级别上的语音增强、降噪、过滤已经过时了？ 深度学习在语音和图像识别方面非常成功。虽然很强大，但深度学习需要大量的数据支持和高...
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... 5 堂课中，学生将可以学习到深度学习的基础，学会构建神经网络，包括 CNN 和 RNN 等。课程中也会有很多实操项目，帮助学生更好地应用自己学到的深度学习技术，解决真实世界问题。这些项目将涵盖医疗、自动驾驶、和自然...
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
