本文來源地址:https://www.leiphone.com/news/201705/uo3MgYrFxgdyTRGR.html 与“传统” AI 算法相比,深度学习(DL)的计算性能要求,可以说完全在另一个量级上. 而 GPU 的选择,会在根本上决定你的深度学习体验.那么,对于一名 DL 开发者,应该怎么选择合适的 GPU 呢?这篇文章将深入讨论这个问题,聊聊有无必要入手英特尔协处理器 Xeon Phi,并将各主流显卡的性能.性价比制成一目了然的对比图,供大家参考. 先来谈谈选择 GPU 对

最近在学深度学习相关的东西,在网上搜集到了一些不错的资料,现在汇总一下: Free Online Books  by Yoshua Bengio, Ian Goodfellow and Aaron Courville Neural Networks and Deep Learning42 by Michael Nielsen Deep Learning27 by Microsoft Research Deep Learning Tutorial23 by LISA lab, University

最近看到一份不错的深度学习资源--Stanford中的CS20SI:<TensorFlow for Deep Learning Research>,正好跟着学习一下TensorFlow的基础,还是收获颇丰,随手整理成博客随时翻阅. 为什么选择TensorFlow? 自从12年AlexNet获得ImageNet大赛的冠军后,深度学习开始流行起来,也因为硬件的快速发展GPU并行计算配合易用的API,让深度学习以及神经网络大放光彩. 深度学习的框架其实有很多,目前来说最火的还要数Pytorch.Te

入门神经网络深度学习,推荐学习<深度学习入门:基于Python的理论与实现>,这本书不来虚的,一上来就是手把手教你一步步搭建出一个神经网络,还能把每一步的出处讲明白.理解神经网络,很容易就能入门. 深度学习真正意义上的入门书,深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术.书中使用Python3,尽量不依赖外部库或工具,从基本的数学知识出发,带领读者从零创建一个经典的深度学习网络,使读者在此过程中逐步理解深度学习. 学习参考: <深度学习入门:基于Python的理论与实现>中文版PDF,

[论文标题]Deep Learning based Recommender System: A Survey and New Perspectives ( ACM Computing Surveys · July 2017) [论文作者] SHUAI ZHANG, University of New South WalesLINA YAO, University of New South WalesAIXIN SUN, Nanyang Technological UniversityYI TAY

协议:CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 不要担心自己的形象,只关心如何实现目标.--<原则>,生活原则 2.3.c 在线阅读 ApacheCN 面试求职交流群 724187166 ApacheCN 学习资源 目录 TensorFlow 1.x 深度学习秘籍 零.前言 一.TensorFlow 简介 二.回归 三.神经网络:感知器 四.卷积神经网络 五.高级卷积神经网络 六.循环神经网络 七.无监督学习 八.自编码器 九.强化学习 十.移动计算 十一.生成模型和 CapsNet

前几天把刚拿到了2台GPU机器组装好了,也写了篇硬件配置清单的文章——<深度学习(TensorFlow)环境搭建:(一)硬件选购和主机组装>.这两台也在安装Ubuntu 16.04和1080Ti显卡驱动,在安装Ubuntu的时候,踩过无数个坑,心力憔悴(...(｡•ˇ‸ˇ•｡)…),因此将踩过的坑以及对于的解决方案汇总出来,让大家少踩那些坑,过程实在是太磨人了. 一.配置 系统:Ubuntu16.04.3 GPU:GTX1080Ti 二.总体流程步骤 安装Ubuntu16.04 安装1080T

要学习Pytorch,需要掌握以下基本知识: 编程语言:Pytorch使用Python作为主要编程语言,因此需要熟悉Python编程语言. 线性代数和微积分:Pytorch主要用于深度学习领域,深度学习是基于线性代数和微积分的,因此需要具备线性代数和微积分的基础知识. 机器学习基础知识:了解机器学习的基本概念和算法,如线性回归.逻辑回归.支持向量机.决策树等. 深度学习基础知识:了解深度学习的基本概念和算法,如前馈神经网络.循环神经网络.卷积神经网络等. 计算机视觉或自然语言处理等领域的基础知识

推荐GitHub上10 个开源深度学习框架   日前,Google 开源了 TensorFlow(GitHub),此举在深度学习领域影响巨大,因为 Google 在人工智能领域的研发成绩斐然,有着雄厚的人才储备,而且 Google 自己的 Gmail 和搜索引擎都在使用自行研发的深度学习工具. 无疑,来自 Google 军火库的 TensorFlow 必然是开源深度学习软件中的明星产品,登陆 GitHub 当天就成为最受关注的项目,当周获得评星数就轻松超过 1 万个. 对于希望在应用中整合深度学

本文参考http://blog.csdn.net/zdy0_2004/article/details/43896015译文以及原文file:///F:/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0/Recommending%20music%20on%20Spotify%20with%20deep%20learning%20%E2%80%93%20Sander%20Dieleman.html 本文是比利时根特大学(Ghent University)的Reservoir 

欢迎大家前往腾讯云技术社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者:苏博览 深度学习应该这一两年计算机圈子里最热的一个词了.基于深度学习,工程师们在图像,语音,NLP等领域都取得了令人振奋的进展.而深度学习本身也在不断的探索和发展中,其潜力的极限目前还没有被看到. 当然,深度学习也不是万能的,比如有很多问题的特征是易于提取的,我们可以直接使用SVM, 决策树的算法来取得很好的结果.而深度学习并不能提供太多的帮助.还有一些问题,我们并没有足够数量的数据,我们也很难通过深度学习算法来得到可用的模型.

大家好,我禅师的助理兼人工智能排版住手助手条子.可能非常多人都不知道我.由于我真的难得露面一次,天天给禅师做底层工作. wx_fmt=jpeg" alt="640? wx_fmt=jpeg" /> 今天条子最终也熬到这一天! 最终也有机会来为大家写文章了! 激动的我啊.都忘了9月17号中午和禅师在我厂门口兰州料理吃饭.禅师要了一碗牛拉+一瓶可乐+一碟凉菜,总共30元.让我结账至今还没还钱的事儿了.真的,激动的我一点儿都想不起来了. 国庆长假就要開始了,作为人工智能头条的

写在前面:据说下周就要xxxxxxxx, 吓得本宝宝赶紧找些广告的东西看看 gbdt+lr的模型之前是知道怎么搞的,dnn+lr的模型也是知道的,但是都没有试验过 深度学习在美团点评推荐平台排序中的运用 原创 2017-07-28 潘晖 美团点评技术团队 美团点评作为国内最大的生活服务平台,业务种类涉及食.住.行.玩.乐等领域,致力于让大家吃得更好,活得更好,有数亿用户以及丰富的用户行为.随着业务的飞速发展,美团点评的用户和商户数在快速增长.在这样的背景下,通过对推荐算法的优化,可以更好的给用户

机器学习起源于神经网络,而深度学习是机器学习的一个快速发展的子领域.最近的一些算法的进步和GPU并行计算的使用,使得基于深度学习的算法可以在围棋和其他的一些实际应用里取得很好的成绩. 时尚产业是深度学习的目标领域之一.闪购网站Gilt就一直在使用深度学习来进行产品推荐和服装的属性分类.裙子样式是通过Facebook的Torch库来自动地识别其适用场合.裙子轮廓.领口和袖子类型的.Torch使用由ImageNet数据集训练得到的模型来利用每张图片已经具有的标签,并通过Gilt选定的具体特征来增强它

<深入浅出深度学习原理剖析与Python实践>介绍了深度学习相关的原理与应用,全书共分为三大部分,第一部分主要回顾了深度学习的发展历史,以及Theano的使用:第二部分详细讲解了与深度学习相关的基础知识,包括线性代数.概率论.概率图模型.机器学习和最优化算法:在第三部分中,针对若干核心的深度学习模型,如自编码器.受限玻尔兹曼机.递归神经网络和卷积神经网络等进行详细的原理分析与讲解,并针对不同的模型给出相应的具体应用. <深入浅出深度学习:原理剖析与Python实践>适合有一定高等数

近期 在AI Studio上发现了不少优质的开源深度学习项目,从深度学习入门到进阶,涵盖了CV.NLP.生成对抗网络.强化学习多个研究方向,还有最新的动态图,都以NoteBook的方式直接开源出来,并且AI Studio还提供了免费算力,可直接在线运行跑训练任务,推荐深度学习开发者和学习者收藏和研究. 算力获取链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/questionnaire?activityid=667 A. 深度学习新手入门合集 本集合分为四小节,从零介

深度学习Tensorflow相关书籍推荐和PDF下载 baihualinxin关注 32018.03.28 10:46:16字数 481阅读 22,673 1.机器学习入门经典<统计学习方法>pdf下载 链接:https://pan.baidu.com/s/1o99BsV4 密码:b2ul 2. 周志华的<机器学习>pdf下载 链接:https://pan.baidu.com/s/1htFmlM0 密码:fx8y 3. <数学之美>吴军博士著pdf下载 链接:https

AFM:Attentional Factorization Machines: Learning the Weight of Feature Interactions via Attention Networks 模型入上图所示,其中sparse iput,embedding layer,pair-wise interaction layer都和FM一样,后面加入了一个attention net生成一个关于特征交叉项的权重,将FM原来的二次项累加变成加权累加.这里的attention net其实

原文地址:解决 Ubuntu 18.10 使用较新的独立显卡输出无法初始化图形界面并配置深度学习开发环境 0x00 配置 硬件 OS: Ubuntu 18.10 Base Board: ASUS WS X299 SAGE CPU: Intel® Core™ i9-9820X GPU: NVIDIA GeForce RTX 2080 * 4 RAM: 64 G 将要安装的软件 NVIDIA Driver: 410.93 Anaconda: Anaconda3 - conda 4.6.14 pyth

20 个顶尖的 Python 机器学习开源项目 机器学习 2015-06-08 22:44:30 发布 您的评价: 0.0 收藏 1收藏 我们在Github上的贡献者和提交者之中检查了用Python语言进行机器学习的开源项目,并挑选出最受欢迎和最活跃的项目.” 图1:在GitHub上用Python语言机器学习的项目,图中颜色所对应的Bob, Iepy, Nilearn, 和NuPIC拥有最高的价值. 1. Scikit-learn www.github.com/scikit-learn/scik

NVIDIA GPUs上深度学习推荐模型的优化 Optimizing the Deep Learning Recommendation Model on NVIDIA GPUs 推荐系统帮助人在成倍增长的选项中找到想要的东西.是在许多在线平台上推动用户参与的关键组件. 随着工业数据集规模的迅速增长,利用大量训练数据的深度学习推荐模型(deep learning,DL)已经开始显示出其相对于传统方法的优势.现有的基于DL的推荐系统模型包括广度和深度模型.深度学习推荐模型(DLRM).神经协同滤波(