引子 转载请注明:http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/46676515 又是好久没写博客,记得有一次看Ng大神的訪谈录,假设每周读三篇论文,那么经年以后,必定成为对某个领域非常熟悉的人. 可惜,在忙忙碌碌中,我居然做不到这一点. 可是,我眼下的打算是尽心尽力的去做,哪怕一周仅仅读一篇呢. 胡适先生曾说过:"怕什么真理无穷,进一步有进一步的欢喜".然而.这当中的差别在于,我还没有达到追求真理的高度,我就是想看看这个技术是咋子回事…

       原文连接:MxNet和Caffe之间有什么优缺点一.前言: Minerva: 高效灵活的并行深度学习引擎 不同于cxxnet追求极致速度和易用性,Minerva则提供了一个高效灵活的平台让开发者快速实现一个高度定制化的深度神经网络. Minerva在系统设计上使用分层的设计原则,将"算的快"这一对于系统底层的需求和"好用"这一对于系统接口的需求隔离开来,如图3所示.在接口上,我们提供类似numpy的用户接口,力图做到友好并且能充分利用Python和nu…

MxNet官网: http://mxnet.readthedocs.io/en/latest/ 前言: caffe是很优秀的dl平台.影响了后面很多相关框架. cxxnet借鉴了很多caffe的思想.相比之下,cxxnet在实现上更加干净,例如依赖很少,通过mshadow的模板化使得gpu和cpu代码只用写一份,分布式接口也很干净. mxnet是cxxnet的下一代,目前实现了cxxnet所有功能,但借鉴了minerva/torch7/theano,加入更多新的功能. ndarray编程接口,类…

caffe是很优秀的dl平台.影响了后面很多相关框架.        cxxnet借鉴了很多caffe的思想.相比之下,cxxnet在实现上更加干净,例如依赖很少,通过mshadow的模板化使得gpu和cpu代码只用写一份,分布式接口也很干净. CXXNET:极致的C++深度学习库 cxxnet是一个并行的深度神经网络计算库,它继承了xgboost的简洁和极速的基因,并开始被越来越多人使用.例如Happy Lantern Festival团队借助Cxxnet在近期的Kaggle数据科学竞赛中获得…

欢迎转载,转载请注明:本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld. 技术交流QQ群:433250724,欢迎对算法.技术.应用感兴趣的同学加入. 文章索引::"机器学习方法","深度学习方法","三十分钟理解"原创系列 2017年3 月,谷歌大脑负责人 Jeff Dean 在 UCSB 做了一场题为<通过大规模深度学习构建智能系统>的演讲[9].Jeff Dean 在演讲中提到,当前的做法是: 解决方案 = 机…

[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (2) --- 从使用者角度切入 目录 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (2) --- 从使用者角度切入 0x00 摘要 0x01 Horovod 简介 0x02 Hovorod 机制概述 2.1 Horovod 机制 0x03 示例代码 3.1 摘要代码 3.2 horovodrun 0x04 运行逻辑 4.1 引入python文件 4.2 初始化 in python 4.2.1 引入SO库 4.2.1.1 SO库 4…

[源码解析] 深度学习分布式训练框架 Horovod --- (1) 基础知识 目录 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 Horovod --- (1) 基础知识 0x00 摘要 0x01 分布式并行训练 1.1 分布式并行训练的必要 1.2 分布式训练 1.3 训练并行机制 1.3.1 三种机制 1.3.2 如何使用 1.4 数据并行训练 0x02 通信 & 架构 2.1 方法和架构 2.2 异步 vs 同步 0x03 具体架构 3.1 MapReduce 3.2 参数服务器 (PS) 3.…

[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (8) --- on spark 目录 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (8) --- on spark 0x00 摘要 0x01 Spark相关知识 1.1 为什么整合 Spark 1.2 Spark 简单架构 1.3 Pyspark 原理 1.3.1 架构修改 1.3.2 Driver端 1.3.3 Executor端 1.3.4 流程 0x02 机器学习 on Spark 2.1 机器学习的特点 2.2 机器学习…

Angel是腾讯开源的一个分布式机器学习框架.是一个PS模式的分布式机器学习框架. https://github.com/Angel-ML/angel   这是github地址. 我了解的分布式机器学习概述: 对于分布式机器学习,有些简单的了解,听过一些概念.最近正在看<分布式机器学习 算法.理论与实践>这本书,我觉得这本书很不错.一下内容也是我的一个读书总结. 分布式机器学习分为 数据和模型划分模块,单机优化模块,通信模块,数据和模型的聚合模块. 分布式机器学习从并行方式来说分为数据并行和模…

https://github.com/wudikua/ps 本项目是我自己动手实现的机器学习训练框架,代码简单,有很多不完善,但是也保留了最小可用功能 通过自己编写这个项目,可以帮助自己入门机器学习 准备 1. 学习梯度下降法训练LR模型原理,了解机器学习一般的套路 2. 学习神经网络的模型结构,正向传导和反向传导 3. 学习一些python写的神经网络,训练代码 4. 参考tiny dnn这种小型机器学习训练框架,学习如何封装组件 5. 学习computional graph,自动求导 6.…