[深度学习系列2]Mariana DNN多GPU数据并行框架 本文是腾讯深度学习系列文章的第二篇,聚焦于腾讯深度学习平台Mariana中深度神经网络DNN的多GPU数据并行框架. 深度神经网络(Deep Neural Networks, 简称DNN)是近年来机器学习领域中的研究热点[1][2],产生了广泛的应用.DNN具有深层结构.数千万参数需要学习,导致训练非常耗时.GPU有强大的计算能力,适合于加速深度神经网络训练.DNN的单机多GPU数据并行框架是Mariana的一部分,Mariana技术

目录 梯度消失 梯度爆炸 参考资料 以下图的全连接神经网络为例,来演示梯度爆炸和梯度消失: 梯度消失 在模型参数w都是(-1,1)之间的数的前提下,如果激活函数选择的是sigmod(x),那么他的导函数σ’(x)的值域为(0,0.25],即如下三项的范围都是(0,0.25] 那么w1的导数会有很多(0,0.25]范围的数累乘,就会造成w1的导数很小,这就是梯度消失.梯度消失的后果就是,w1的更新就会很慢,使得神经网络的学习变得很慢. 解决方法:使用relu(x)这样的激活函数,因为他的导函数的值

转载:原文链接 [深度学习系列1] 深度学习在腾讯的平台化和应用实践 引言:深度学习是近年机器学习领域的重大突破,有着广泛的应用前景.随着Google公开 Google Brain计划,业界对深度学习的热情高涨.腾讯在深度学习领域持续投入,获得了实际落地的产出.我们准备了四篇文章,阐述深度学习的原理和在腾讯的实 践,介绍腾讯深度学习平台Mariana,本文为第一篇. 深度学习(Deep Learning)是近年来机器学习领域的热点,在语音识别.图像识别等领域均取得了突破性进展.腾讯提供广泛的互联

[深度学习系列4]深度学习及并行化实现概述 摘要: 深度学习可以完成需要高度抽象特征的人工智能任务,如语音识别.图像识别和检索.自然语言理解等.深层模型是包含多个隐藏层的人工神经网络,多层非线性结构使其具备强大的特征表达能力和对复杂任务建模能力.训练深层模型是长期以来的难题,近年来以层次化.逐层初始化为代表的一系列方法的提出给训练深层模型带来了希望,并在多个应用领域获得了成功.深层模型的并行化框架和训练加速方法是深度学习走向实用的重要基石,已有多个针对不同深度模型的开源实现,Google.Fac

转自:https://www.qcloud.com/community/article/598765?fromSource=gwzcw.117333.117333.117333 这是<使用腾讯云 GPU 学习深度学习>系列文章的第二篇,主要介绍了 Tensorflow 的原理,以及如何用最简单的Python代码进行功能实现.本系列文章主要介绍如何使用 腾讯云GPU服务器 进行深度学习运算,前面主要介绍原理部分,后期则以实践为主. 往期内容: 使用腾讯云 GPU 学习深度学习系列之一:传统机器学

[深度学习系列3] Mariana CNN并行框架与图像识别 本文是腾讯深度学习系列文章的第三篇,聚焦于腾讯深度学习平台Mariana中深度卷积神经网络Deep CNNs的多GPU模型并行和数据并行框架. 将深度卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, 简称CNNs)用于图像识别在研究领域吸引着越来越多目光.由于卷积神经网络结构非常适合模型并行的训练,因此以模型并行+数据并行的方式来加速Deep CNNs训练,可预期取得较大收获.Deep CNNs的单机多GPU

最近除了工作以外,业余在参加Paddle的AI比赛,在用Paddle训练的过程中遇到了一些问题,并找到了解决方法,跟大家分享一下: PaddlePaddle的Anaconda的兼容问题 之前我是在服务器上安装的PaddlePaddle的gpu版本,我想把BROAD数据拷贝到服务器上面,结果发现我们服务器的22端口没开,不能用scp传上去,非常郁闷,只能在本地训练.本机mac的显卡是A卡,所以只能装cpu版本的,安装完以后,我发现运行一下程序的时候报错了: 1 import paddle.v2 a

前面介绍过了Tensorflow的基本概念,比如如何使用tensorboard查看计算图.本篇则着重介绍和整理下Constant相关的内容. 基于TensorFlow的深度学习系列教程 1--Hello World! 常量的概念 在tensorflow中,数据分为几种类型: 常量Constant.变量Variable.占位符Placeholder.其中: 常量:用于存储一些不变的数值,在计算图创建的时候,调用初始化方法时,直接保存在计算图中 变量:模型训练的参数,比如全连接里面的W和bias 占

深度学习系列 | Global Average Pooling是否可以替代全连接层? Global Average Pooling(简称GAP,全局池化层)技术最早提出是在这篇论文(第3.2节)中,被认为是可以替代全连接层的一种新技术.在keras发布的经典模型中,可以看到不少模型甚至抛弃了全连接层,转而使用GAP,而在支持迁移学习方面,各个模型几乎都支持使用Global Average Pooling和Global Max Pooling(GMP). 然而,GAP是否真的可以取代全连接层?其背