Использование технологий NVIDIA для решения задач глубокого обучения

Материал из MachineLearning.

Перейти к: навигация, поиск
Статья, посвященная использованию графических ускорителей NVIDIA для решения задач глубокого обучения будет размещена в течение мая. Категория: Инструменты и технологии. --Strijov 15:57, 20 апреля 2015 (MSD)


Ниже приведен обзор методов построения сетей глубокого обучения на графических акселераторах. Решаются задачи машинного обучения: распознавания образов, речи, классификация сигналов. Для решения задач используются программные пакеты Torch, Theano, Caffe, cuDNN, предназначенные для работы с графическими ускорителями NVIDIA. Сравнивается работа ускорителей, Tesla X и [наш], на серверах mvr.jmlda.org и Amazon S3.

Источник — «http://machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%98%D1%81%D0%BF%D0%BE%D0%BB%D1%8C%D0%B7%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D1%82%D0%B5%D1%85%D0%BD%D0%BE%D0%BB%D0%BE%D0%B3%D0%B8%D0%B9_NVIDIA_%D0%B4%D0%BB%D1%8F_%D1%80%D0%B5%D1%88%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%B7%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87_%D0%B3%D0%BB%D1%83%D0%B1%D0%BE%D0%BA%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F»
Личные инструменты