深度神经网络中的BNN和DNN：基于存内计算的原理、实现与能量效率
引言 深度神经网络（DNN）在机器学习领域越来越受欢迎，其在一系列任务中展现出最先进的性能。为了达到最佳结果，通常需要大量的训练数据和大型模型，从而使得训练和推理过程变得复杂。尽管图形处理单元（GPU）在许多应用中被用于提供并行计算能力，但较低能耗的平台有可能实现一系列新的应用。目前，一个趋势是降低...
【Tensorflow深度学习】优化算法、损失计算、模型评估、向量嵌入、神经网络等模块的讲解（超详细必看）
觉得有帮助请点赞关注收藏~~~一、优化算法1）Adam算法: 基于一阶或二阶动量（Moments）的随机梯度下降算法，动量是非负超参数，主要作用是调整方向梯度下降并抑制波动。此算法适用于数据量和参数规模较大的场合。（2）SGD算法: 动量梯度下降算法。（3）Adagrad算法: 学习率与参数更新频率...
【Pytorch】使用pytorch进行张量计算、自动求导和神经网络构建
首先，让我们介绍一下什么是pytorch，它是一个基于Python的开源深度学习框架，它提供了两个核心功能：张量计算和自动求导。张量计算张量计算是指使用多维数组（称为张量）来表示和处理数据，例如标量、向量、矩阵等。pytorch提供了一个torch.Tensor类来创建和操作张量，它支...
![深度学习基础入门篇[8]：：计算机视觉与卷积神经网络、卷积模型CNN综述、池化讲解、CNN参数计算](https://ucc.alicdn.com/fnj5anauszhew_20230521_364891646bc34e43819e5c5d8ea45ee8.png)
深度学习基础入门篇[8]：：计算机视觉与卷积神经网络、卷积模型CNN综述、池化讲解、CNN参数计算
深度学习基础入门篇[8]：：计算机视觉与卷积神经网络、卷积模型CNN综述、池化讲解、CNN参数计算 1.计算机视觉与卷积神经网络 1.1计算机视觉综述 计算机视觉作为一门让机器学会如何去“看”的学科，具体的说，就是让机器去识别摄像机拍摄的图片或视频中的物体，检测出物体所在的位置，并对目标物体进行跟踪...
神经网络计算爆炸
深度挖掘的公司开始为特定应用定制这种方法，并花费大量资金来获得初创公司。具有先进并行处理的神经网络已经开始扎根于预测地震和飓风到解析MRI图像数据的许多市场，以便识别和分类肿瘤。由于这种方法在更多的地方得到实施，所以它是以许多专家从未设想的方式进行定制和解析的。它正在推动对这些计算架构如何应用的新研...
物理系统执行机器学习计算，一种使用反向传播训练的深度物理神经网络
深度学习模型已成为科学和工程领域的普遍工具。然而，它们的能源需求现在越来越限制它们的可扩展性。深度学习加速器旨在高效地执行深度学习，通常针对推理阶段，并且通常通过利用传统电子设备之外的物理基板。迄今为止的方法一直无法应用反向传播算法来原位训练非常规的新型硬件。反向传播的优势使其成为事实上的大规模神经...
超快、超低能耗！北大团队提出基于卷积神经网络的全光计算
编辑/凯霞随着先进工程计算、经济数据分析和云计算的快速发展，对超高速和高能效计算的需求呈指数级增长。现有的冯诺依曼架构下的传统电子信号处理器难以同时实现高速和低能耗。使用光子作为信息载体是一种很有前景的选择。由于传统材料的三阶非线性光学较弱，在传统冯诺依曼架构下构建集成光子计算芯片一直是一个挑战。近...
【Pytorch神经网络理论篇】 12 卷积神经网络实现+卷积计算的图解
同学你好！本文章于2021年末编写，获得广泛的好评！故在2022年末对本系列进行填充与更新，欢迎大家订阅最新的专栏，获取基于Pytorch1.10版本的理论代码(2023版)实现，Pytorch深度学习·理论篇(2023版)目录地址为：CSDN独家 | 全网首发 | Pytorch深度学习·理论篇...
神经网络推理加速入门——存储和计算的高效结合
大家好啊，我是董董灿。计算机冯诺依曼架构下一个特点，就是存储和计算分离，这会带来一个问题，那就是计算机有时会遇到存储墙，也就是存储带宽不够导致的性能下降。如果说流水技术可以为此破局，那么其实还有一个打破冯诺依曼架构的桎梏，将存储和计算过程结合起来。它是怎么做的呢还是先从一个例子说起。假设我要做个炒鸡...
神经网络推理加速入门——计算和存储的分离
大家好啊，我是董董灿。今天开始，增加第一个专栏，作为神经网络推理加速的专栏，主要写一写在神经网络推理过程中的一些加速方法。先从计算机底层原理说起。先说几个基础概念。计算机存储和计算的分离第一是计算机。这里说的计算机是广义上的计算机，也就是说具有计算能力的硬件设备（计算的机器）都算。小到某个芯片系统，...
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