GPU上的高效softmax近似 / 四六文摘

来源:PaperWeekly 在深度学习与神经网络领域,研究人员通常离不开 GPU.得益于 GPU 极高内存带宽和较多核心数,研究人员可以更快地获得模型训练的结果.与此同时,CPU 受限于自身较少的核 ...

摘要 : 针对卷积神经网络(CNN)在通用CPU以及GPU平台上推断速度慢.功耗大的问题,采用FPGA平台设计了并行化的卷积神经网络推断系统.通过运算资源重用.并行处理数据和流水线设计,并利用 ...

除非你能学习到一些东西,否则不要重复造轮子. 强大的库已经存在了,如:TensorFlow,PyTorch,Keras等等.我将介绍在Python中创建多层感知器(MLP)神经网络的基本知识. 感知器 ...

话题模型话题模型是为发现文档集合中的话题而开发出来的一种统计方法.常见的话题模型有LSA.PLSA.LDA,其中LDA(Latent Dirichlet Allocation)是表现最好的话题 ...

参与运动的大家对热身都很熟悉,但是真正清楚它的重要性的人可能并不多.大部分人都觉得热身就只是撑撑腰.拉拉腿.转转手腕,几分钟就能搞定,常常应付了事.但其实热身运动不仅为接下来的运动做好准备,防止运动损 ...

糖纸清单是爱范儿精心挑选,为读者推荐数码好物/趣物集合的栏目.逢周末更新,带你发现更多有趣好玩的产品. 正如苹果曾说的,你的下一台电脑,何必是电脑?得益于 M1 芯片,刚发布不久的 iPad Pro( ...

作为一个 OSX 用户,最幸福的事情莫过于能有 Launchbar 这种效率极高的启动器,然而由于我个人的工作和学习需要(其实就是买不起配置够用的 Macbook Pro了)将手中的 13inch 2 ...

机器之心报道机器之心编辑部来自谷歌的研究团队表明,将傅里叶变换取代 transformer 自监督子层,可以在 GLUE 基准测试中实现 92% 的准确率,在 GPU 上的训练时间快 7 倍,在 ...

转载自:机器之心来自谷歌的研究团队表明,将傅里叶变换取代 transformer 自监督子层,可以在 GLUE 基准测试中实现 92% 的准确率,在 GPU 上的训练时间快 7 倍,在 TPU 上的 ...

科学家在集成光学芯片上实现高效光子频率转换来源:中国科学报2021-04-12 08:49 中国科学技术大学郭光灿院士团队邹长铃研究组在集成光学芯片上实现了基于微腔简并模式的高效光子频率转换,并进一 ...

介绍如果你是神经网络领域的初学者,那么你可能已经使用过CPU训练模型.好吧,即使你的模型有 100000 个参数也没关系,训练模型可能需要几个小时.但是,如果你的模型有 100 亿或 200 亿个参 ...

▼ 在小学阶段正是我们孩子学习英语的一个关键阶段,小学英语的学习最重要的就是对单词的一个积累,所以说,英语单词这块的一个记忆可以说是我们英语学习过程中的一个重中之重,当然也是我们学好英语的一个前提. ...

今日导读中国首个包装企业入围世界500强应用在共聚丙烯流延膜上的高效解决方案频繁扩建!晶华新材功能膜销售额增573% PART 01 中国首个包装企业入围世界500强 8月20日,2021胡润世 ...

GPU上的高效softmax近似