Google声明机器学习在自己定制的芯片比方普通的GPU和CPU快15到30倍

GOOGLE开发自己的加速机器学习的芯片已经不是什么秘密了,最先发布出来的是TPU(Tensor Processing Units),在2016年5月I/O开发大会上发布的,但是没有公布相关的细节情况,只是说T ensorFlow框架在上面运行机器学习算法可以优化运行.今天,GOOGLE第一次把这些项目的细节和评判标准公布出来. 论文下载地址: http://download.csdn.net/detail/caimouse/9804927 1. TensorFlow API攻略 http://

Google发布机器学习平台Tensorflow游乐场～带你玩神经网络（转载）

Google发布机器学习平台Tensorflow游乐场-带你玩神经网络原文地址:http://f.dataguru.cn/article-9324-1.html> 摘要: 昨天,Google发布了Tensorflow游乐场.Tensorflow是Google今年推出的机器学习开源平台.而有了Tensorflow游乐场,我们在浏览器中就可以训练自己的神经网络,还有酷酷的图像让我们更直观地了解神经网络的工作原理.今 ... 网络工具机器学习神经网络 Tensorflow 昨天,Google发

AI - Google的机器学习速成课程

Google的机器学习速成课程机器学习速成课程(MLCC,machine-learning crash-course):https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/ 机器学习术语表:https://developers.google.com/machine-learning/glossary/ 基本全程中文,程共25节,大约15小时,包含40多项练习,有对算法实际运用的互动直观展示,可以更容易地学习和实践机器学习概念.

Google的量子计算之梦：比传统计算机快上1亿倍？

Google的量子计算之梦:比传统计算机快上1亿倍? 本文来自technologyreview,作者 Tom Simonite ,机器之心编译出品,参与:salmoner,薛矽,汪汪,微胖. 近日,谷歌宣布他们的量子计算机比传统计算机快上1亿倍,有人欢呼雀跃,有人提出质疑.让我们来看看背后的故事吧,看看物理学家John Martinis 如何帮谷歌实现炙手可热的量子计算之梦.他或许正手握着量子计算的圣杯,本文选自麻省理工科技评论. Martini团队追寻的神奇计算机 John Martinis用

Google发布机器学习术语表 (包括简体中文)

Google 工程教育团队已经发布了多语种的 Google 机器学习术语表,该术语表中列出了一般的机器学习术语和 TensorFlow 专用术语的定义.语言版本包括西班牙语,法语,韩语和简体中文. 查阅中文版术语表: https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/glossary?hl=zh-cn 原文地址:https://www.cnblogs.com/jacen789/p/8647601.html

深入浅出计算机组成原理：解读TP-设计和拆解一块ASIC芯片（第33讲）

一.引子过去几年,最知名.最具有实用价值的ASIC就是TPU了.各种解读TPU论文内容的文章网上也很多.不过,这些文章更多地是从机器学习或者AI的角度,来讲解TPU. 上一讲,我为你讲解了FPGA和ASIC,讲解了FPGA如何实现通过“软件”来控制“硬件”,以及我们可以进一步把FPGA设计出来的电路变成一块ASIC芯片. 不过呢,这些似乎距离我们真实的应用场景有点儿远.我们怎么能够设计出来一块有真实应用场景的ASIC呢?如果要去设计一块ASIC,我们应该如何思考和拆解问题呢?今天,我就带着你一

28款GitHub最流行的开源机器学习项目

http://ml.ailab.cn/article-76485.html 现在机器学习逐渐成为行业热门,经过二十几年的发展,机器学习目前也有了十分广泛的应用,如:数据挖掘.计算机视觉.自然语言处理.生物特征识别.搜索引擎.医学诊断.DNA序列测序.语音和手写识别.战略游戏和机器人等方面. 云栖社区特意翻译整理了目前GitHub上最受欢迎的28款开源的机器学习项目,以供开发者参考使用. 1. TensorFlow TensorFlow 是谷歌发布的第二代机器学习系统.据谷歌宣称,在部分基准测试中

深度学习开发环境搭建

深度学习开发环境搭建 https://www.cnblogs.com/ai-developer/p/10022115.html 工欲善其事,必先利其器.首先我们需要花费一些时间来搭建开发环境. 1.安装python.python是人工智能开发首选语言. 2.安装virtualenv.virtualenv可以为一个python应用创建一套隔离的运行环境,避免不同版本的python或第三方库互相影响.类似的虚拟环境还有anaconda,anaconda自带常用库,因此安装包有几百兆,与anacond

深度卷积网络CNN与图像语义分割

转载请注明出处: http://xiahouzuoxin.github.io/notes/ 级别1:DL快速上手级别2:从Caffe着手实践级别3:读paper,网络Train起来级别3:Demo跑起来读一些源码玩玩熟悉Caffe接口,写Demo这是硬功夫分析各层Layer输出特征级别4:何不自己搭个CNN玩玩级别5:加速吧,GPU编程关于语义分割的一些其它工作说好的要笔耕不缀,这开始一边实习一边找工作,还摊上了自己的一点私事困扰,这几个月的东西都没来得及总结一下.这就来记录

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