亚洲精品久久久久久久久久久,亚洲国产精品一区二区制服,亚洲精品午夜精品,国产成人精品综合在线观看,最近2019中文字幕一页二页

0
  • 聊天消息
  • 系統(tǒng)消息
  • 評論與回復(fù)
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學(xué)習(xí)在線課程
  • 觀看技術(shù)視頻
  • 寫文章/發(fā)帖/加入社區(qū)
會員中心
創(chuàng)作中心

完善資料讓更多小伙伴認(rèn)識你,還能領(lǐng)取20積分哦,立即完善>

3天內(nèi)不再提示

深度學(xué)習(xí)cntk框架介紹

工程師鄧生 ? 來源:未知 ? 作者:劉芹 ? 2023-08-17 16:11 ? 次閱讀
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

深度學(xué)習(xí)cntk框架介紹

深度學(xué)習(xí)是最近幾年來非常熱門的話題,它正在徹底改變我們生活和工作的方式。隨著越來越多的創(chuàng)新和發(fā)展,人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用范圍正在大大擴(kuò)展。而對于深度學(xué)習(xí)這個領(lǐng)域來說,CNTK框架是非常重要的一部分。本篇文章將介紹CNTK框架的概覽、起源、結(jié)構(gòu)以及應(yīng)用等內(nèi)容,更深入了解CNTK框架。

一、CNTK框架的概述

CNTK(Microsoft Cognitive Toolkit)框架是微軟公司開發(fā)的一個深度學(xué)習(xí)工具箱,由微軟亞洲研究院研發(fā),是目前市面上僅次于TensorFlow的深度學(xué)習(xí)框架。CNTK框架的目標(biāo)是幫助開發(fā)人員和研究人員更輕松地設(shè)計(jì)、訓(xùn)練、測試機(jī)器學(xué)習(xí)模型。CNTK框架提供了可擴(kuò)展的計(jì)算工具和高級構(gòu)建模塊,允許用戶在幾乎任何環(huán)境中執(zhí)行大規(guī)模的訓(xùn)練和推理。目前,CNTK具有優(yōu)秀的性能、可擴(kuò)展性和靈活性,被廣泛應(yīng)用于語音識別、圖像識別、機(jī)器翻譯等領(lǐng)域。

二、CNTK框架的起源

CNTK框架最初是由微軟亞洲研究院的研究人員開發(fā)的,旨在為微軟的語音識別、手寫識別和圖像識別等應(yīng)用場景提供一個強(qiáng)大的工具箱。CNTK框架最初被設(shè)計(jì)為一個開源軟件,這樣廣大的開發(fā)者就可以共同參與到框架的發(fā)展和完善中。CNTK框架最初發(fā)布于2016年,自此以來,CNTK框架迅速發(fā)展起來,成為了深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的一個重要組成部分。

三、CNTK框架的結(jié)構(gòu)

CNTK框架包含三個重要的概念:數(shù)據(jù)根據(jù)、計(jì)算網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)訓(xùn)練。

1. 數(shù)據(jù)根據(jù):數(shù)據(jù)根據(jù)是深度學(xué)習(xí)的基石,CNTK框架支持將各種格式的數(shù)據(jù)(例如圖像、視頻、文本和音頻等)轉(zhuǎn)換為數(shù)學(xué)張量。張量是一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),用于存儲與深度學(xué)習(xí)相關(guān)的數(shù)據(jù),每一個張量都有一個指定的形狀,例如二維矩陣或三維立方體等。CNTK框架支持?jǐn)?shù)百種不同的數(shù)據(jù)格式,并提供了數(shù)據(jù)讀取和處理的工具,以幫助開發(fā)人員更輕松地處理大量的數(shù)據(jù)集。

2. 計(jì)算網(wǎng)絡(luò):CNTK框架的計(jì)算網(wǎng)絡(luò)是由一系列計(jì)算節(jié)點(diǎn)組成的有向無環(huán)圖(DAG),每個節(jié)點(diǎn)表示一個特殊的計(jì)算函數(shù)。CNTK框架支持各種計(jì)算節(jié)點(diǎn),例如卷積、池化、LSTM等,每個節(jié)點(diǎn)都有一個或多個輸入和一個輸出。通過組合這些節(jié)點(diǎn),開發(fā)人員可以輕松地構(gòu)建各種類型的計(jì)算網(wǎng)絡(luò),包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。

3. 數(shù)據(jù)訓(xùn)練:CNTK框架提供了強(qiáng)大的算法和工具來訓(xùn)練計(jì)算網(wǎng)絡(luò)。訓(xùn)練的目標(biāo)是在大量的數(shù)據(jù)上優(yōu)化計(jì)算網(wǎng)絡(luò)的參數(shù),以獲得更好的預(yù)測性能。訓(xùn)練集的數(shù)據(jù)分為輸入數(shù)據(jù)和標(biāo)簽數(shù)據(jù),輸入數(shù)據(jù)就是數(shù)據(jù)根據(jù)中的數(shù)據(jù),標(biāo)簽數(shù)據(jù)則是對每個輸入數(shù)據(jù)所對應(yīng)的標(biāo)簽值。訓(xùn)練算法通過調(diào)整網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)重和偏差來使模型的輸出在標(biāo)簽數(shù)據(jù)上達(dá)到最優(yōu)解。

四、CNTK框架的應(yīng)用

CNTK框架已被廣泛應(yīng)用于各種行業(yè)和領(lǐng)域,例如:

1. 語音識別:CNTK框架已應(yīng)用于語音識別和語音合成,例如Microsoft Cortana的深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)就是基于CNTK框架的。

2. 圖像識別:CNTK框架已被用于圖像識別,例如對于照片中的物體、人臉識別等方面都有應(yīng)用。

3. 自然語言處理:CNTK框架已應(yīng)用于自然語言處理,例如機(jī)器翻譯等。

總結(jié)

CNTK框架是微軟公司研究院的重要成果之一,其高性能和可擴(kuò)展性已經(jīng)被廣泛認(rèn)可。在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域,CNTK框架在各種復(fù)雜任務(wù)中表現(xiàn)突出。CNTK框架的底層原理較為復(fù)雜,但是CNTK框架的高層次API為開發(fā)者們提供了豐富的接口和函數(shù)調(diào)用來實(shí)現(xiàn)各種深度學(xué)習(xí)模型。因此,CNTK框架的應(yīng)用未來在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域中將會有更多的實(shí)踐和發(fā)展。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報(bào)投訴
收藏 人收藏
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

    評論

    相關(guān)推薦
    熱點(diǎn)推薦

    如何在機(jī)器視覺中部署深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    圖 1:基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測可定位已訓(xùn)練的目標(biāo)類別,并通過矩形框(邊界框)對其進(jìn)行標(biāo)識。 在討論人工智能(AI)或深度學(xué)習(xí)時(shí),經(jīng)常會出現(xiàn)“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”、“黑箱”、“標(biāo)注”等術(shù)語。這些概
    的頭像 發(fā)表于 09-10 17:38 ?562次閱讀
    如何在機(jī)器視覺中部署<b class='flag-5'>深度</b><b class='flag-5'>學(xué)習(xí)</b>神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    深度學(xué)習(xí)對工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)有哪些幫助

    深度學(xué)習(xí)作為人工智能的核心分支,通過模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層級結(jié)構(gòu),能夠自動從海量工業(yè)數(shù)據(jù)中提取復(fù)雜特征,為工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)提供了從數(shù)據(jù)感知到智能決策的全鏈路升級能力。以下從技術(shù)賦能、場景突破
    的頭像 發(fā)表于 08-20 14:56 ?603次閱讀

    自動駕駛中Transformer大模型會取代深度學(xué)習(xí)嗎?

    [首發(fā)于智駕最前沿微信公眾號]近年來,隨著ChatGPT、Claude、文心一言等大語言模型在生成文本、對話交互等領(lǐng)域的驚艷表現(xiàn),“Transformer架構(gòu)是否正在取代傳統(tǒng)深度學(xué)習(xí)”這一話題一直被
    的頭像 發(fā)表于 08-13 09:15 ?3804次閱讀
    自動駕駛中Transformer大模型會取代<b class='flag-5'>深度</b><b class='flag-5'>學(xué)習(xí)</b>嗎?

    大模型時(shí)代的深度學(xué)習(xí)框架

    作者:算力魔方創(chuàng)始人/英特爾創(chuàng)新大使劉力 在 CNN時(shí)代 ,AI模型的參數(shù)規(guī)模都在百萬級別,僅需在單張消費(fèi)類顯卡上即可完成訓(xùn)練。例如,以業(yè)界知名的CNN模型: ResNet50 為例,模型參數(shù)量是約為 25.63M,在ImageNet1K數(shù)據(jù)集上,使用單張消費(fèi)類顯卡 RTX-4090只需大約35~40個小時(shí) ,即可完成ResNet50模型的預(yù)訓(xùn)練。在 大模型時(shí)代 ,由于大模型參數(shù)規(guī)模龐大,無法跟CNN時(shí)代的小模型一樣在單張顯卡上完成訓(xùn)練,需要構(gòu)建多張AI加速卡的集群才能完成AI大模型的預(yù)訓(xùn)練
    的頭像 發(fā)表于 04-25 11:43 ?525次閱讀
    大模型時(shí)代的<b class='flag-5'>深度</b><b class='flag-5'>學(xué)習(xí)</b><b class='flag-5'>框架</b>

    百度飛槳框架3.0正式版發(fā)布

    大模型訓(xùn)練成本高?推理效率低?硬件適配難? 4月1日,百度發(fā)布 飛槳框架3.0正式版 !五大特性專為大模型設(shè)計(jì)。 作為大模型時(shí)代的Infra“基礎(chǔ)設(shè)施”,深度學(xué)習(xí)框架的重要性愈發(fā)凸顯,
    的頭像 發(fā)表于 04-02 19:03 ?999次閱讀
    百度飛槳<b class='flag-5'>框架</b>3.0正式版發(fā)布

    嵌入式AI技術(shù)之深度學(xué)習(xí):數(shù)據(jù)樣本預(yù)處理過程中使用合適的特征變換對深度學(xué)習(xí)的意義

    ? 作者:蘇勇Andrew 使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí),網(wǎng)絡(luò)的每個層都將對輸入的數(shù)據(jù)做一次抽象,多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成深度學(xué)習(xí)框架,可以深度理解數(shù)
    的頭像 發(fā)表于 04-02 18:21 ?1204次閱讀

    用樹莓派搞深度學(xué)習(xí)?TensorFlow啟動!

    介紹本頁面將指導(dǎo)您在搭載64位Bullseye操作系統(tǒng)的RaspberryPi4上安裝TensorFlow。TensorFlow是一個專為深度學(xué)習(xí)開發(fā)的大型軟件庫,它消耗大量資源。您可以在
    的頭像 發(fā)表于 03-25 09:33 ?857次閱讀
    用樹莓派搞<b class='flag-5'>深度</b><b class='flag-5'>學(xué)習(xí)</b>?TensorFlow啟動!

    如何排除深度學(xué)習(xí)工作臺上量化OpenVINO?的特定層?

    無法確定如何排除要在深度學(xué)習(xí)工作臺上量化OpenVINO?特定層
    發(fā)表于 03-06 07:31

    軍事應(yīng)用中深度學(xué)習(xí)的挑戰(zhàn)與機(jī)遇

    ,并廣泛介紹深度學(xué)習(xí)在兩個主要軍事應(yīng)用領(lǐng)域的應(yīng)用:情報(bào)行動和自主平臺。最后,討論了相關(guān)的威脅、機(jī)遇、技術(shù)和實(shí)際困難。主要發(fā)現(xiàn)是,人工智能技術(shù)并非無所不能,需要謹(jǐn)慎應(yīng)用,同時(shí)考慮到其局限性、網(wǎng)絡(luò)安全威脅以及
    的頭像 發(fā)表于 02-14 11:15 ?747次閱讀

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)的關(guān)系

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)之間存在著密切的關(guān)系,以下是對它們之間關(guān)系的介紹: 一、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),即反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Backpropagation Neural Network
    的頭像 發(fā)表于 02-12 15:15 ?1224次閱讀

    AI開發(fā)框架集成介紹

    隨著AI應(yīng)用的廣泛深入,單一框架往往難以滿足多樣化的需求,因此,AI開發(fā)框架的集成成為了提升開發(fā)效率、促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新的關(guān)鍵路徑。以下,是對AI開發(fā)框架集成的介紹,由AI部落小編整理。
    的頭像 發(fā)表于 01-07 15:58 ?794次閱讀

    GPU在深度學(xué)習(xí)中的應(yīng)用 GPUs在圖形設(shè)計(jì)中的作用

    隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展,深度學(xué)習(xí)作為其核心部分,已經(jīng)成為推動技術(shù)進(jìn)步的重要力量。GPU(圖形處理單元)在深度學(xué)習(xí)中扮演著至關(guān)重要的角色,其強(qiáng)大的并行處理能力使得訓(xùn)練復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模
    的頭像 發(fā)表于 11-19 10:55 ?2020次閱讀

    卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)工具與框架

    卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)因其在圖像和視頻處理任務(wù)中的卓越性能而廣受歡迎。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展,多種實(shí)現(xiàn)工具和框架應(yīng)運(yùn)而生,為研究人員和開發(fā)者提供了強(qiáng)大的支持。 TensorFlow 概述
    的頭像 發(fā)表于 11-15 15:20 ?978次閱讀

    NPU在深度學(xué)習(xí)中的應(yīng)用

    隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展,深度學(xué)習(xí)作為其核心驅(qū)動力之一,已經(jīng)在眾多領(lǐng)域展現(xiàn)出了巨大的潛力和價(jià)值。NPU(Neural Processing Unit,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理單元)是專門為深度學(xué)習(xí)
    的頭像 發(fā)表于 11-14 15:17 ?2641次閱讀

    pcie在深度學(xué)習(xí)中的應(yīng)用

    深度學(xué)習(xí)模型通常需要大量的數(shù)據(jù)和強(qiáng)大的計(jì)算能力來訓(xùn)練。傳統(tǒng)的CPU計(jì)算資源有限,難以滿足深度學(xué)習(xí)的需求。因此,GPU(圖形處理單元)和TPU(張量處理單元)等專用硬件應(yīng)運(yùn)而生,它們通過
    的頭像 發(fā)表于 11-13 10:39 ?1711次閱讀