TAILIEUCHUNG - Bài giảng Học sâu và ứng dụng: Bài 6 - ĐH Bách khoa Hà Nội

Bài giảng Học sâu và ứng dụng: Bài 6 Phần cứng và phần mềm cho học sâu, cung cấp cho người học những kiến thức như: Phần cứng cho học sâu; Các nền tảng lập trình cho học sâu; Công cụ tăng tốc và nén mạng. Mời các bạn cùng tham khảo! | 1 Bài 6 Phần cứng và phần mềm cho học sâu 2 Nội dung 1. Phần cứng cho học sâu 2. Các nền tảng lập trình cho học sâu 3. Công cụ tăng tốc và nén mạng 3 Phần cứng cho học sâu 4 Một máy tính cho học sâu 5 CPU vs GPU CPU ít nhân nhưng mỗi nhân rất nhanh và hiệu năng cao có khả năng xử lý thao tác phức tạp. Rất tốt cho các tác vụ tuần tự GPU nhiều nhân những mỗi nhân chậm hơn và dốt hơn. Rất tốt cho các tác vụ song song 6 Ví dụ nhân ma trận Rất phù hợp để sử dụng GPU 7 GigaFLOPs trên 1 8 CPU vs GPU trong thực tế 9 CPU vs GPU trong thực tế 10 CPU vs GPU vs TPU TPU phần cứng chuyên dụng cho học sâu 11 GigaFLOPs trên 1 12 NVIDIA DGX-2 13 Thiết bị biên NVidia 14 Thiết bị biên Google Coral 15 Thiết bị biên ARM 16 Thiết bị biên ARM NPU 17 Các nền tảng lập trình cho học sâu 18 Rất nhiều nền tảng 19 Đồ thị tính toán Ưu điểm API sáng sủa dễ lập trình các tác vụ tính toán Nhược điểm Phải tự lập trình Backprop Không chạy được trên GPU 20

• Cơ sở dữ liệu
• Bài giảng Học sâu và ứng dụng
• Học sâu và ứng dụng
• Phần mềm cho học sâu
• Phần cứng cho học sâu
• Đồ thị tính toán động
• Ứng dụng học sâu trong thị giác máy
• Bài toán phát hiện đối tượng
• Thị giác máy
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• Ứng dụng học sâu
• Bài toán dịch máy
• Dịch máy thống kê
• Mô hình huấn luyện sẵn
• Nhận dạng thực thể định danh
• Suy diễn logic
• Huấn luyện mạng nơ ron
• Lựa chọn siêu tham số
• Kỹ thuật chống overfitting
• Kỹ thuật học tái sử dụng
• Hàm mục tiêu
• Độ phân giải upsampling
• Bài toán phân đoạn ảnh
• Mạng phân đoạn ảnh tiêu biểu
• Mạng hồi quy
• Lan truyền ngược theo thời gian
• Bài toán dự đoán chuỗi
• Phân lớp văn bản
• Phương pháp học máy truyền thống
• Phân lớp tuyến tính
• Hồi quy tuyến tính
• Mạng nơ ron
• Mạng nơ ron một lớp ẩn
• Thuật lan truyền ngược
• Conv Neural Networks
• Mạng tích chập
• Lớp tích chập
• Lớp gộp max pooling
• Tiền xử lý dữ liệu
• Hàm kích hoạt
• Khởi tạo trọng số
• Mô hình sinh dữ liệu
• Mô hình tự mã hóa
• Variational Autoencoders
• Biểu diễn không gian ẩn