为了提高大规模数据处理的能力,matlab 的 GPU 并行计算,本质上是在 cuda 的基础上开发的 wrapper,也就是说 matlab 目前只支持 NVIDIA 的显卡. 1. GPU 硬件支持 首先想要在 matlab 中使用 GPU 加速运算,需要计算机配备有 NVIDIA 的显卡,可在 matlab 中运行: >> gpuDevice 如果本机有 GPU 支持,会列出 CUDADevice 的相关属性. 2. GPU 和 CPU 之间的数据传递 gpuArray:将定义在 CPU

0 引言 Marvin是普林斯顿视觉实验室(PrincetonVision)于2015年提出的轻量化GPU加速的多维深度学习网络框架.该框架采用纯c/c++编写,除了cuda和cudnn以外,不依赖其他库,编译非常简单,功能也相当强大,用于深度神经网络的快速原型开发非常好用.缺点在于没有提供API,所有的代码集中在marvin.hpp一个文件中,读起来非常困难.好在提供了视频格式的PPT,对框架和代码进行解读.下面将基于官网视频/ppt对该框架进行介绍. 1 相关链接 不想看我翻译的同学可以直接

深度学习“引擎”之争:GPU加速还是专属神经网络芯片? 深度学习(Deep Learning)在这两年风靡全球,大数据和高性能计算平台的推动作用功不可没,可谓深度学习的“燃料”和“引擎”,GPU则是引擎的引擎,基本所有的深度学习计算平台都采用GPU加速.同时,深度学习已成为GPU提供商NVIDIA的一个新的战略方向,以及3月份的GTC 2015的绝对主角. 那么,GPU用于深度学习的最新进展如何?这些进展对深度学习框架有哪些影响?深度学习开发者应该如何发挥GPU的潜力?GPU与深度学习结合的前景

本文是个人对Keras深度学习框架配置的总结,不周之处请指出,谢谢! 1. 首先,我们需要安装Ubuntu操作系统(Windows下也行),这里使用Ubuntu16.04版本: 2. 安装好Ubuntu16.04之后,需要对系统进行初始化设置及更新: 打开终端输入: 系统升级: →~ sudo apt-get update →~ sudo apt-get upgrade 安装基础依赖库: →~ sudo apt-get install python-dev python-pip python-n

开发环境介绍 在SuperVessel云上,我们为大家免费提供当前火热的caffe深度学习开发环境.SuperVessel的Caffe有如下优点: 1) 免去了繁琐的Caffe环境的安装配置,即申请即使用. 2) 集成了SuperVessel先进的GPU虚拟化技术,POWER8,GPU与cuDNN库三重加速的Caffe,极大的节约您的模型训练时间. 3) 环境集成了一些优秀的Caffe开源模型,如图片识别与人脸识别模型,帮助您更快的学习理解Caffe,助力您搭建有趣的深度学习应用. Caffe深

转载于统计之都,http://cos.name/tag/dmlc/,作者陈天奇 ------------------------------------------------------------ Matt︱R语言调用深度学习架构系列引文 R语言︱H2o深度学习的一些R语言实践--H2o包 R用户的福音︱TensorFlow:TensorFlow的R接口 mxnet:结合R与GPU加速深度学习 碎片︱R语言与深度学习 sparklyr包:实现Spark与R的接口,会用dplyr就能玩Spar

http://lib.csdn.net/article/aimachinelearning/68113 原文地址:http://blog.csdn.net/jinzhuojun/article/details/77144590 和其它的机器学习方向一样,强化学习(Reinforcement Learning)也有一些经典的实验场景,像Mountain-Car,Cart-Pole等.话说很久以前,因为没有统一的开发测试平台,大家都会自己实现,有用C/C++的,有用Python,还有用Matlab的

在强化学习(十四) Actor-Critic中,我们讨论了Actor-Critic的算法流程,但是由于普通的Actor-Critic算法难以收敛,需要一些其他的优化.而Asynchronous Advantage Actor-critic(以下简称A3C)就是其中比较好的优化算法.本文我们讨论A3C的算法原理和算法流程. 本文主要参考了A3C的论文,以及ICML 2016的deep RL tutorial. 1. A3C的引入 上一篇Actor-Critic算法的代码,其实很难收敛,无论怎么调参

https://blog.csdn.net/y80gDg1/article/details/81463731 感谢阅读腾讯AI Lab微信号第34篇文章.当地时间 7 月 10-15 日,第 35 届国际机器学习会议(ICML 2018)在瑞典斯德哥尔摩成功举办.ICML 2018 所接收的论文的研究主题非常多样,涵盖深度学习模型/架构/理论.强化学习.优化方法.在线学习.生成模型.迁移学习与多任务学习.隐私与安全等,在本文中,腾讯 AI Lab 的研究者结合自身的研究重心和研究兴趣对部分 IC

这周,机器学习顶级会议 NIPS 2017 的论文评审结果已经通知到各位论文作者了,许多作者都马上发 Facebook/Twitter/Blog/ 朋友圈分享了论文被收录的喜讯.大家的熟人 Facebook 人工智能研究院研究员田渊栋也有一篇论文入选,论文名为「ELF: An Extensive, Lightweight and Flexible Research Platform for Real-time Strategy Games」.这篇论文介绍了他们构建的强化学习研究平台 ELF,为环

本节详细说明一下深度学习环境配置,Ubuntu 16.04 + Nvidia GTX 1080 + Python 3.6 + CUDA 9.0 + cuDNN 7.1 + TensorFlow 1.6. Python 3.6 首先安装 Python 3.6,这里使用 Anaconda 3 来安装,下载地址:https://www.anaconda.com/download/#linux,点击 Download 按钮下载即可,这里下载的是 Anaconda 3-5.1 版本,如果下载速度过慢可以选

转自https://zhuanlan.zhihu.com/p/25239682 过去的一段时间在深度强化学习领域投入了不少精力,工作中也在应用DRL解决业务问题.子曰:温故而知新,在进一步深入研究和应用DRL前,阶段性的整理下相关知识点.本文集中在DRL的model-free方法的Value-based和Policy-base方法,详细介绍下RL的基本概念和Value-based DQN,Policy-based DDPG两个主要算法,对目前state-of-art的算法(A3C)详细介绍,其他

Numba:高性能计算的高生产率 在这篇文章中,笔者将向你介绍一个来自Anaconda的Python编译器Numba,它可以在CUDA-capable GPU或多核cpu上编译Python代码.Python通常不是一种编译语言,你可能想知道为什么要使用Python编译器.答案当然是:运行本地编译的代码要比运行动态的.解译的代码快很多倍.Numba允许你为Python函数指定类型签名,从而在运行时启用编译(这就是“Just-in-Time”,即时,也可以说JIT编译).Numba动态编译代码的能力

之前学习了CNN的相关知识,提到Yoon Kim(2014)的论文,利用CNN进行文本分类,虽然该CNN网络结构简单效果可观,但论文没有给出具体训练时间,这便值得进一步探讨. Yoon Kim代码:https://github.com/yoonkim/CNN_sentence 利用作者提供的源码进行学习,在本人机子上训练时,做一次CV的平均训练时间如下,纵坐标为min/CV(供参考): 机子配置:Intel(R) Core(TM) i3-4150 CPU @ 3.50GHz, 32G,x64 显

本文用于基本入门理解. 强化学习的基本理论 : R, S, A 这些就不说了. 先设想两个场景:  一. 1个 5x5 的 格子图, 里面有一个目标点,  2个死亡点二. 一个迷宫,   一个出发点,  3处 分叉点, 5个死角, 1条活路Q-learning 的概念 其实就是一个算法, 数学的,或者软件程序的算法而已.   对于这种 死的(固定的游戏), 我个人觉得其实就是个穷举算法而已.  Q-learning  步骤:场景一:假设前提:  成功的路  A1, A2, ..... An   

基本环境 建议严格按照版本来 - Windows 10 - Visual Studio 2013 - Matlab R2016b - Anaconda - CUDA 8.0.44 - cuDNN v4 1. 安装CUDA 8.0 安装完后,程序会自动地添加一个CUDA_PATH的环境变量: 2. 下载cuDNN 下载前需要在Developer网上注册一个号,简单填一填基本材料即可. 下完就是一个压缩包,也没办法安装的,压缩包里面有三个文件,分别是bin,include,lib,把它们解压,得到一

原文地址:http://www.jianshu.com/p/c245d46d43f0 写在前面的话 2016年11月29日,Google Brain 工程师团队宣布在 TensorFlow 0.12 中加入初步的 Windows 支持.但是目前只支持64位,而且Python版本为3.5版本,需要CUDA 8.0 .之前Tensorflow对windows的支持并不好,导致如果需要使用它,需要转移到Linux平台,或者使用Cygwin什么的,总之挺麻烦,现在好了.麻烦事google帮我们解决了.感

 原文地址: https://arxiv.org/pdf/1811.07871.pdf ======================================================== 如何让AI依照人类的意图行事?这是将AI应用于现实世界复杂问题的最大障碍之一. DeepMind将这个问题定义为“智能体对齐问题”,并提出了新的解决方案. 概述了解决agent alignment问题的研究方向.所提出的方法依赖于奖励建模的递归应用,以符合用户意图的方式解决复杂的现实世界问题. 强

一.存在的问题 DQN是一个面向离散控制的算法,即输出的动作是离散的.对应到Atari 游戏中,只需要几个离散的键盘或手柄按键进行控制. 然而在实际中,控制问题则是连续的,高维的,比如一个具有6个关节的机械臂,每个关节的角度输出是连续值,假设范围是0°~360°,归一化后为(-1,1).若把每个关节角取值范围离散化,比如精度到0.01,则一个关节有200个取值,那么6个关节共有20062006个取值,若进一步提升这个精度,取值的数量将成倍增加,而且动作的数量将随着自由度的增加呈指数型增长.所以根

https://blog.csdn.net/Mbx8X9u/article/details/80780459 课程主页:http://rll.berkeley.edu/deeprlcourse/ 所有视频的链接:https://www.youtube.com/playlist?list=PLkFD6_40KJIznC9CDbVTjAF2oyt8_VAe3 由于文章较长,且有较多外链接,建议下载PDF版进行阅读 方式一 点击阅读原文即可下载 方式二 返回菜单栏,回复“20180622” 知识背景