最新最全深度学习训练/GPU服务器硬件配置推荐2020

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选择匿名的用户   2021-5-30 11:16   52   0
<p style="margin-left:0px;"><span style="color:#363636;">人工智能随着核心算法、计算能力的迅速提升，以及海量联网数据的支持，在本世纪终于迎来了质的飞跃，人工智能将是未来应用最广泛的技术之一，在市场经济领域带来更多的机遇与机会，在医学领域可以大大加快诊断速度和准确性，在军事领域人工智能武器将成为未来武器的王牌……<br><br><strong>（一）了解深度学习算法</strong><br> 深度学习两个主要过程：<strong><u>训练（Training</u></strong>）和<strong><u>推理（Inference）</u></strong>。其中：<br><strong><u>训练（Training）</u></strong>是将大量数据加载到机器中并分析数据以建立用于分类，识别，预测等的模式的过程（已建立的模式称为训练后的模型），训练需要高速密集并行计算---“高性能计算”</span></p>
<p style="margin-left:0px;"> </p>
<table border="1" cellspacing="0" style="width:568px;"><tbody><tr><td style="vertical-align:top;width:56.45pt;"> <p style="margin-left:0px;"><strong>任务领域</strong></p> </td><td style="vertical-align:top;width:63.8pt;"> <p style="margin-left:0px;"><strong>原始输入</strong></p> </td><td style="vertical-align:top;width:8cm;"> <p style="margin-left:0px;"><strong>浅层特层   中层特征    高层特征</strong></p> </td><td style="vertical-align:top;width:67.75pt;"> <p style="margin-left:0px;"><strong>训练目标</strong></p> </td></tr><tr><td style="vertical-align:top;width:56.45pt;"> <p style="margin-left:0px;"><strong>语音</strong></p> </td><td style="vertical-align:top;width:63.8pt;"> <p style="margin-left:0px;">样本</p> </td><td style="vertical-align:top;width:8cm;"> <p style="margin-left:0px;">频段  声音   音调    音素   单词</p> </td><td style="vertical-align:top;width:67.75pt;"> <p style="margin-left:0px;"><strong>语音识别</strong></p> </td></tr><tr><td style="vertical-align:top;width:56.45pt;"> <p style="margin-left:0px;"><strong>图像</strong></p> </td><td style="vertical-align:top;width:63.8pt;"> <p style="margin-left:0px;">像素</p> </td><td style="vertical-align:top;width:8cm;"> <p style="margin-left:0px;">线条  纹理   图案    局部   物体</p> </td><td style="vertical-align:top;width:67.75pt;"> <p style="margin-left:0px;"><strong>图像识别</strong></p> </td></tr><tr><td style="vertical-align:top;width:56.45pt;"> <p style="margin-left:0px;"><strong>文本</strong></p> </td><td style="vertical-align:top;width:63.8pt;"> <p style="margin-left:0px;">字母</p> </td><td style="vertical-align:top;width:8cm;"> <p style="margin-left:0px;">单词   词组  短语    段落   文正</p> </td><td style="vertical-align:top;width:67.75pt;"> <p style="margin-left:0px;"><strong>语义理解</strong></p> </td></tr></tbody></table>
<p><br><span style="color:#363636;"><strong><u>推理（Inference）</u></strong>是将未知数据输入到通过学习过程创建的训练模型中，然后根据已建立的模式对数据进行实际分类，识别和预测的过程，推理需要快速将推理结果转化为行动—“边缘计算”、实时要求高<br><br> 深度学习是指多层神经网络上运用各种机器学习算法解决图像、文本、语音等各种问题的算法集合</span></p>
<table border="1" cellspacing="0"><tbody><tr><td style="vertical-align:top;width:127.35pt;"> <p style="margin-left:0px;">典型算法</p> </td><td style="vertical-align:top;width:287.45pt;"> <p style="margin-left:0px;">应用领域</p> </td></tr><tr><td style="vertical-align:top;width:127.35pt;"> <p style="margin-left:0px;">CNN卷积神经网络</p> </td><td style="vertical-align:top;width:287.45pt;"> <p style="margin-left:0px;"><strong><u>计算机视觉</u></strong>：医学图像分析、图像识别、面部检测、识别系统、全动态视频分析，自动驾驶，卫星图像</p> <p style="margin-left:0px;"><strong><u>药物发现、推荐引擎、游戏</u></strong></p> </td></tr><tr><td style="vertical-align:top;width:127.35pt;"> <p style="margin-left:0px;">RNN递归神经网络</p> <p style="margin-left:0px;">变体：LSTM、GRU、NTM、双向RNN</p> </td><td style="vertical-align:top;width:287.45pt;"> <p style="margin-left:0px;"><strong><u>自然语言处理(NLP)</u></strong>：机器翻译、情感处理，语言生成，文本分类和句子完成：</p> <p style="margin-left:0px;"><strong><u>时间序列预测</u></strong>：股票预测、金融工程，应用物理、医学医药</p> <p style="margin-left:0px;"><strong><u>顺序图像处理</u></strong>:图像分类、图像字幕</p> <p style="margin-left:0px;"><strong><u>分割的手写识别、语音识别  </u></strong></p> <p style="margin-left:0px;"><strong><u>问题解答系统，机器人控制，</u></strong></p> </td></tr><tr><td style="vertical-align:top;width:127.35pt;"> <p style="margin-left:0px;">DBN深度信念网络</p> </td><td style="vertical-align:top;width:287.45pt;"> <p style="margin-left:0px;">图像识别、信息检索、自然语言理解、故障预测</p> </td></tr><tr><td style="vertical-align:top;width:127.35pt;"> <p
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