成本低廉的深度学习显卡购买方案--英伟达矿卡P106
此方案适用于个人或小型企业，此方案有不稳定性，如果预算充足请购买Tesla 显卡视频：https://www.bilibili.com/video/av35317062P106-100 拥有1060 6g显卡的全部cuda单元与显存。只不过他原本只为挖矿而生，所以没有显示输出接口，但是，他保留了CU...
英伟达新禁令：不能随便用GeForce显卡跑深度学习（挖矿可以）
本文来自AI新媒体量子位（QbitAI）终于藏不住了。正值西方国家欢度佳节之时，一份英伟达的surprise终于被发现。是一条关于GeForce的禁令。这款备受AI“炼丹”群众喜爱的显卡，以后不能随便用来搞深度学习了。根据德国科技媒体golem.ded报道，英伟达前不久更新了最终用户协议，所有的Ge...
人脸识别的前世今生：从人工特征的百花齐放到深度学习的一统江湖
点击我爱计算机视觉标星，更快获取CVML新技术几天前一篇arXiv新上论文《Face Recognition: From Traditional to Deep Learning Methods》，对人脸识别技术发展经历的几个时期进行了分类，为我们展开了计算机视觉中最为活跃的人脸识别技术发展波澜壮阔...
【深度学习】Ubuntu18.04安装NVIDIA GTX960M驱动
Ubuntu18.04安装NVIDIA GTX960M驱动1 安装环境2 准备工作2.1下载驱动2.2安装目标3 安装步骤3.1删除原有驱动3.2禁用nouveau驱动3.3禁用nouveau生效3.4重启电脑3.5获取相应的kernel3.6安装Nvidia驱动和双显卡切换Prime3.7检查驱动...
深度学习训练，选择P100就对了
1.背景去年4月，NVIDIA推出了Tesla P100加速卡，速度是NVIDIA之前高端系统的12倍。同年9月的GTC China 2016大会，NVIDIA又发布了Tesla P4、P40两款深度学习芯片。Tesla P100主攻学习和训练任务，而Tesla P4&P40主要负责图像、文...
Android平台深度学习--NNAPI
转自：http://blog.sina.com.cn/s/blog_602f87700102y62v.html1. Android 8.1 （API-27） NNAPI：人工智能神经网络API(如：TensorFlow)神经网络 API 能够向设备内置机器学习框架，如 TensorFlow Lite...
【深度好文】以应用为中心的CMDB究竟应该如何设计？
在过去5年，嘉为蓝鲸研发运维运营一体化方案已经在近300家企业中落地。企业类型涵盖了传统的制造、能源，也有互联网性质的互联网金融、游戏。那么，CMDB作为研运一体化方案中非常重要和基础的一环，它的设计理念应该是怎样的？ 本文主要是从三个方面（Why、What、How）对应用CMDB的架构设计进行阐述...
大学回忆：第三次科创比赛项目——基于深度学习的人脸识别考勤系统
写在前面：本文是本科阶段参加的第三次科创比赛项目，当时只有一个人做，能力精力有限，很多预期的功能都没有实现。最后的可展示程度不高，没有走得很远。本文是申报书部分，可以为除此参加科创的同学提供思路，可以继续做下去，也可以参考某部分功能完善自己的作品。个人水平有限，仅供参考，如果有好的建议也希望能在本文...
湖南工程职业学院：美和易思校企深度合作带“火”信息技术专业群
今年湖南省高职院校单招考试报名已结束，考试即将启动。湖南工程职业技术学院软件专业学生正在上课三湘都市报4月4日讯 今年我省高职院校单招考试报名已结束，考试即将启动。三湘都市报记者今日从湖南工程职业技术学院获悉，该校与美和易思校企共建的软件技术专业颇受考生欢迎，招生计划150人，一志愿有近400人报...
深度学习TensorFlow如何使用多GPU并行模式？
TensorFlow可以用单个GPU，加速深度学习模型的训练过程，但要利用更多的GPU或者机器，需要了解如何并行化地训练深度学习模型。常用的并行化深度学习模型训练方式有两种：同步模式和异步模式。下面将介绍这两种模式的工作方式及其优劣。如下图，深度学习模型的训练是一个迭代的过程。在每一轮迭代中，前向传...
人工智能之深度学习的学习方法
众所周知，近几年人工智能的发展可以说是非常迅速，虽然人工智能的概念提出已经几十年了，但真正获得长足的发展还是近几年，而人工智能也吸引了一大批大学毕业生、高材生的加入。但想要进入这个行业并不简单，人工智能的核心是深度学习。因此，想要入行人工智能，我们首先需要做的就是对深度学习的了解和掌握，那么深度学习...
深度学习入门-基于python的理论与实现-深度学习
1 前言本章就是《深度学习入门-基于python的理论与实现》这本书的最后一章节了。 深度学习是加深了层的深度神经网络，基于之前介绍的网络，只需要通过叠加层就可以创建深度深度网络，本章学习深度网络的性质、课题、可能性，对当前的深度学习概括。1.1 加深网络在之前的章节中，我们学习了构成神经网络的各种...
CNN中的深度可分离卷积、组卷积、空洞卷积、可变性卷积
参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/28749411https://blog.csdn.net/Chaolei3/article/details/793745631 普通卷积CNN中的普通卷积是三维卷积，每个卷积核的通道数和输入数据通道数相同，卷积核的个数为输出数据的通道...
深度学习python实现
本文是看深度学习入门(基于python的理论与实现)这本书所做的学习笔记。本文忽略了神经网络的数学原理，着重于代码实现。神经网络结构神经网络结构由输入层，中间层，输出层组成。神经网络的基本构架如下图所示： ...
机器学习和深度学习重要概念 | 范数
今天说一个深度学习里面经常出现，但是未必人人都能 get 到直观感受的概念：范数，英文名叫 norm。1. 直观理解本质上来讲，范数是用来衡量一个向量（vector）的规模的。什么叫规模，举个例子：x: tensor([[1., 1., 1.], [1., 1., 1.], ...
《深度学习工程师-吴恩达》03卷积神经网络—卷积神经网络 学习笔记
作者：jlianghttps://blog.csdn.net/jliang3 《深度学习工程师-吴恩达》03卷积神经网络—卷积神经网络 学习笔记 1.重点归纳1）神经网络解决的视觉问题（1）图片分类（2）目标检测（3）图片风格迁移2）卷积神经网络的padding（1）不进行padding时存在的问题...
【深度学习】经典卷积神经网络模型
在卷积神经网络发展的过程中经历了很多革命性的创新，诞生了很多优秀的网络结构，接下来我将介绍几个经典网络结构LeNet，这是最早用于数字识别的卷积神经网络（CNN）AlexNet，2012 ILSVRC比赛远超第2名的CNN，比 LeNet更深，用多层小卷积层叠加替换单大卷积层 ZF Net，2013...
深度学习2-- 神经网络及反向传播
全连接神经网络概念使用非线性函数变换的多层感知机又称深度前馈网络、 深度神经网络 。这种网络的目的是使得整个模型近似于某个函数f∗f^{*}f∗ 。在前馈神经网络中定义了一个y=f(x;θ)y = f(x;\theta)y=f(x;θ)，并且学习参数θ\thetaθ的值，使得它能够到最佳的函数近似。...
深度学习系列之神经网络
引言 随着人工智能时代的降临，深度学习（DeepLearning）成为继大数据、机器学习之后又一极具网络搜索热度的关键词，作为一名码农，如果不懂深度学习技术，感觉时刻要被同胞鄙视的样子。最近小编也在学习DL，独乐乐不如众乐乐，那么小编就带大家一起探寻深度学习技术中的奥秘，共同进步。什么是深度学习 ...
深度学习之递归神经网络(Recurrent Neural Network，RNN)
为什么有bp神经网络、CNN、还需要RNN？BP神经网络和CNN的输入输出都是互相独立的；但是实际应用中有些场景输出内容和之前的内 容是有关联的。RNN引入“记忆”的概念；递归指其每一个元素都执行相同的任务，但是输出依赖于输入和“记忆”什么是递归神经网络 RNN我们已经学习了前馈网络的两种结构——b...