Содержание
- - Почему нейронные сети так долго обучаются?
- - Сколько времени нужно, чтобы запустить нейронную сеть?
- - Сверточные нейронные сети медленные?
- - Нейронные сети - это просто?
- - Сложно ли научиться нейронной сети?
- - Как я могу ускорить работу нейронной сети?
- - Почему нейронные сети такие медленные?
- - Мы живем в нейронных сетях?
- - Насколько быстры сверточные нейронные сети?
- - Как сделать свертку быстрее?
- - Почему глубокое обучение такое медленное?
- - Почему глубокое обучение лучше нейронной сети?
Почему нейронные сети так долго обучаются?
Это может занять около 2-4 часа программирования и 1-2 часа обучения, если они выполняются на Python и Numpy (при условии разумной инициализации параметров и хорошего набора гиперпараметров). Никакой графический процессор не требуется, ваш старый, но золотой процессор на ноутбуке справится с этой задачей. Ожидается более продолжительное время обучения, если сеть глубже 2 скрытых слоев.
Сколько времени нужно, чтобы запустить нейронную сеть?
Если вы спросите меня о приблизительном времени, я бы сказал, что это может быть что угодно от 6 месяцев до 1 года. Вот несколько факторов, которые определяют время, необходимое новичку для понимания нейронных сетей. Однако все курсы идут с установленным временем.
Сверточные нейронные сети медленные?
CNN достигает почти 100% точности примерно за 10 эпох, тогда как LSTM делает это примерно за 50-70 эпох. Таким образом, 3dCNN может тренироваться быстрее по времени, но в целом очень медленно по сравнению в LSTM.
Нейронные сети - это просто?
Большинство людей этого не знают нейронная сеть такая простая. ... Как и фракталы, нейронная сеть может делать вещи, которые кажутся сложными, но эта сложность возникает из-за повторения и генератора случайных чисел.
Сложно ли научиться нейронной сети?
Обучение нейронных сетей глубокого обучения - это очень сложно. Лучший общий алгоритм, известный для решения этой проблемы, - это стохастический градиентный спуск, при котором веса модели обновляются на каждой итерации с использованием алгоритма обратного распространения ошибки. Оптимизация в целом - задача крайне сложная.
Как я могу ускорить работу нейронной сети?
Авторы отмечают, что нейронные сети часто обучаются быстрее, когда сумма примеров в обучающем наборе данных равна нулю. Это может быть достигнуто вычитание среднего значения из каждой входной переменной, называется центрированием. Сходимость обычно происходит быстрее, если среднее значение каждой входной переменной по обучающей выборке близко к нулю.
Почему нейронные сети такие медленные?
Нейронные сети «медленные» по многим причинам, включая задержку загрузки / сохранения, перетасовка данных в конвейер графического процессора и из него, ограниченная ширина конвейера в графическом процессоре (отображаемая компилятором), ненужная дополнительная точность в большинстве вычислений нейронных сетей (множество крошечных чисел, которые не имеют значения для ...
Мы живем в нейронных сетях?
«В этой статье я рассматриваю еще одну возможность того, что микроскопическая нейронная сеть является фундаментальной структурой, а все остальное, то есть квантовая механика, общая теория относительности и макроскопические наблюдатели, вытекает из нее», - сказал Ванчурин Futurism. ... «Нет, мы живем в нейронной сети.," он ответил.
Насколько быстры сверточные нейронные сети?
Это достигается на среднее ускорение на 23% и максимальное на 50% по сравнению с обычной сверткой БПФ и в среднем на 93% и максимум 286% ускорения по сравнению с методом Im2col + GEMM из библиотеки NVIDIA cuDNN, одной из наиболее широко используемых библиотек CNN.
Как сделать свертку быстрее?
3 ответа. БПФ самый быстрый метод, известный для свертки сигналов, а FFTW - это самая быстрая бесплатная библиотека, доступная для вычисления БПФ. Ключом к достижению максимальной производительности (вне аппаратного обеспечения ... GPU - хорошее предложение) будет доведение ваших сигналов до степени двойки.
Почему глубокое обучение такое медленное?
Необходимость обработки большого количества данных и вычислительная сложность построения моделей искусственного интеллекта на основе глубокого обучения. замедляет прогресс в точности и практичности развертывания глубокого обучения на шкала. Время на обучение, которое часто измеряется днями, а иногда и неделями, замедляет реализацию.
Почему глубокое обучение лучше нейронной сети?
Глубокое обучение представляет собой ультрасовременный искусственный интеллект (AI). Вместо того, чтобы учить компьютеры обрабатывать данные и учиться на них (именно так работает машинное обучение), с помощью глубокого обучения компьютер обучается обрабатывать данные и учиться на них. ... Без нейронных сетей не было бы глубокого обучения.
Интересные материалы:
Как я могу изменить свой регион xiaomi?
Как я могу изменить свой Samsung Galaxy J1 ACE 3G на 4G?
Как я могу изменить свой счастливый мобильный тариф?
Как я могу изменить свой xiaomi band 5 на английский?
Как я могу изменить свою SIM-карту Mobily на английскую?
Как я могу изменить цвет моих значков?
Как я могу изменить значок exe с помощью взломщика ресурсов?
Как я могу измерить температуру без датчика?
Как я могу изучить Access 2007?
Как я могу изучить базовый JavaScript?