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Cascade Lake Intel处理器中有新的指令，可以在处理器上加速神经网络的推理。我将它们集成到中以加速 (我的神经网络推理小框架)，并获得了显着的性能提升。实际上，我只使用了一个指令_mm512_dpbusd_epi32 (vpdpbusd)，它允许执行8位带符号和无符号整数的乘法，然后将它们累加到32位整数累加器中。
浏览 75修改于2020-03-11得票数 2
首先，这个问题与神经网络推理有关，而不是训练。我发现，当在GPU (例如P100)上一次又一次地对一幅图像进行训练的神经网络进行推理时，Tensorflow计算能力的利用率不是100%，而是70%左右。如果图像不必传输到GPU，情况也是如此。因此，这个问题必须与计算并行化中的约束联系起来。我对此最好的猜测是：
Tensorflow只能在一定程度上利用GPU的并行化功能。(与TensorRT模型相同的模型的更高利用率也表明了这一点)。具有多个后续层的固有神经<
浏览 0提问于2018-11-10得票数 0
这不就是神经网络对文本进行预处理的方式吗？
我早就接受了皮特的回答是正确的。然而，我有严重的怀疑，主要是由于最近我一直在研究符号知识和安的。Teuvo Kohonen在他的论文“自组织地图”中解释道：
人们可能会认为，将神经适应律应用于符号集(被视为一组矢量变量)可能会创建一个地形图，显示符号之间的“逻辑距离”。然而，与连续数据相比，符号的性质不同，存在着一个问题。对于后者，相似性总是以一种自然的方式出现，因为它
浏览 1修改于2021-01-12得票数 31
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我试图可视化一个神经网络的原理图，并找到了一个很好的工具，在这里建立原理图，http://alexlenail.me/NN-SVG/index.html。我编辑了SVG文件，将其中一个密集层转换为LSTM层，并将输入到时间序列中，而不是奇异神经元。它是一个带有h
浏览 0修改于2019-08-17得票数 2
在http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap3.html中我有以下的推理，为了计算成本梯度，我们使用链规则，导出了关于激活的成本，关于(w *x+ b)的激活，以及与权重的和。或者还有其他微妙的推理吗？
浏览 0修改于2017-04-15得票数 2
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我试图提取出现在标点符号之前的短语，但它的形式是短语中的大写单词。抽象代数.现代数学领域，认为代数结构是具有运算的集合，并将通常与实数系统相关联的代数概念推广到其他更一般的系统，如群、环、域、模和向量空间。代数:数学的一个分支，它使用符号或字母来表示变量、值或数字，然后可以用来表示运算和关系以及求解方程。
代数表达式.一种数字和字母的组合，相当于语言中的短语，例如x2 +3x-4。分析(笛卡尔)几何学:利用坐标系统和代数分析原理研究几何，从而定义几何形状，并从表示中提取数值信息。归纳<e
浏览 0修改于2019-09-04得票数 0
Pix2Pix使用实例规范化，因此在进行推理时，我们需要实例归一化层(批处理规格为1)来计算样本均值和方差。model = tf.keras.models.load_model("pix2pix")
我们在C++中使用该模型，使用OpenCV神经网络进行推理，但是我们看到，OpenCV DNN的“前向”调用与Training=False一样，即它使用模型中的训练均值和方差，而不是获得样本的均值和方差。另外，利用OpenVINO对模型进行
浏览 8提问于2022-04-01得票数 0
我想训练一些神经网络来检测车牌上的符号。我得到了10k张带有图版的图片，和10k个字符串，其中包含文本，用图版表示。我想自动创建PASCAL VOC xml文件，包含有关板上每个符号的信息。然后我想训练神经网络来检测符号和它们的类别。我已经知道图片上出现了哪些符号，但我不知道如何获得边界框坐标。此外，我试图找到经过训练的神经网络，可以检测符号，或者自己训练一个，但失败了。
那么，如何为车牌上的每个符号获取边界框？
浏览 0修改于2020-10-26得票数 0
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假设我试图创建一个神经网络来识别简单的5x5像素网格上的字符。我只有6个可能的字符(符号)- X,+,/,\,|输出对应于符号。i.e - 0.13 = 'X'在对网络进行6个符号的训练后，我增加了一些噪声来测试它。我想，6种符号的顺序(即，e-它们对应的数字<em
浏览 1提问于2016-09-21得票数 1
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我对C++11标准的解读是肯定的：
4.13/1子弹2和3表示int的秩大于无符号短的秩。5/9项目5子项目4指出，如果int可以表示无符号空的所有值，则无符号短将转换为int，sum的类型为int。5/9项目5子项目5表示，如果int不能表示无符号短中的所有值，则两个操作数都转换为无符号int，并且sum的类型是无符号</
浏览 2提问于2013-05-26得票数 8
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我对此表示关注，因为这种对边缘神经元的区分是随着网络的深度(层数)而成指数的。即使增加一个最大池层也不能阻止指数增长，只有完全连接才能使所有神经元处于平等的地位。但我不相信我的推理是正确的，所以我的问题是：
是否有办法克服这种影响？然而，对于边缘上的神经元来说，情况并非如此:这些神经元可能只在少数卷积窗口中表示，从而导致它们在下一层只激活一个神经元。使用像
浏览 1修改于2017-04-13得票数 4
为了得到我的预训练模型的预测/输出；为卷积图像的每一帧(列)预测一个符号，并且有必要对logits (RNN的输出)进行后处理，以发出实际的预测符号序列。构建模型的代码可以在中找到。seq_lengths, })
Prediction是一个包含所有预测符号的我想通过tensorflow serving或tflite使用这个经过训练的模型进行推理，但是为了继续，我需要指出模型的输出
浏览 2提问于2021-01-18得票数 0
我有一个问题，我想把它表示为一个大规模的马尔可夫决策过程。我希望有一个可以预测状态转换和奖励的模型，但我想推断价值函数和策略函数。值函数和"Q“函数的近似推断，并通过线性模型或神经网络可以很好地完成。如果没有交钥匙解决方案，有没有人有关于如何构建这样一个系统的建议？
浏览 14提问于2021-02-12得票数 1
我想知道每个前馈神经网络是否可以写成一个层函数的组合。如果网络仅由每一层连接到前一层的层组成，这是显而易见的。然而，情况并不总是如此，例如，如果您有跳过的连接。
那么，“凹”层和“和”层又如何呢？
浏览 0修改于2021-02-02得票数 1
在过去的一周里，我一直在阅读几篇神经网络文章，还有一件事我还在努力理解，那就是ANN训练中矩阵的标注。我创建了一个图表(基于同一篇文章给出的示例)，试图找出它。我在图表上插入了与神经元相关的权重。我希望有人能证实我的推理，因为这是我现在的痛处之一。PS:这个帖子是在这个论坛上创建的还是在交叉验证上创建的？我可以看到，这个话题出现在这两个方面。
📷
浏览 0修改于2019-01-16得票数 0
从级联Lake开始就有指令，可以加速量化神经网络在CPU上的推理。特别是有一个配置_mm512_dpbusd_epi32 (vpdpbusd)，它允许执行8位有符号整数和无符号整数的乘法，并将它们累加到32位整数累加器中。
浏览 22提问于2021-06-16得票数 2
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我一直在阅读和研究几篇文档，我仍然不清楚如何用z3表示我的推理规则。
我的z3规则是否如此简单：b.这仅仅是从一个类型系统的推理规则到命题逻辑的初始转换，这让我感到很困扰。
我认为我的推理规则(a和b)与在z3中表示它们之间缺少某种联系；当我继续阅读文档时，对于如何显示这些规则仍然不太清楚。
浏览 2修改于2017-07-10得票数 0
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我只是带了以下几个名字：
1黄氏，B.和Kechadi，M.T.一种用于在线手写符号识别的HMM-SNN方法。图像分析与识别，斯普林格柏林海德堡，2006,4142,897-905。
浏览 1修改于2014-06-10得票数 1
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我想训练一个神经网络来表示从R^n到R的函数。神经元网络只有一层，输入神经元是函数参数，输出是函数值。例如，函数可以是“逻辑和”：两个输入值，一个输出。问题是:通常你会使用神经元网络进行分类。训练样本是(输入，y)，其中y是输出神经元的期望输出=指数，该输出神经元应该具有最大似然。- outputblockMatrix= [block1 : block2]在theano教程中，
浏览 4提问于2016-01-04得票数 2
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符号推理.Pex使用自动约束求解器来确定哪些值与测试和测试代码相关。然而，约束求解器的能力是有限的，而且永远是有限的。特别是，Z3不能精确地推理浮点算法。我知道，但它不执行符号推理。
浏览 5修改于2012-05-27得票数 13
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