sfd
Как GPU перевернули мир глубокого обучения: отличия, преимущества и будущее
GPU, или графические процессоры, играют ключевую роль в разработке и обучении современных нейросетей. В отличие от центральных процессоров (CPU), GPU оптимизированы для параллельных вычислений, что позволяет значительно ускорить работу с большими массивами данных. Нейросети, особенно глубокие нейронные сети, требуют выполнения огромного количества однотипных математических операций во время обучения. Например, для распознавания изображений глубокими сверточными нейросетями приходится производить свертку каждого изображения тысячами фильтров на каждом слое сети...
ResNet: как она работает, методы обучения и ее использование
Что такое ResNet? ResNet (сокращение от Residual Network) - это архитектура глубокой сверточной нейронной сети, которая была представлена исследователями из Microsoft в 2015 году. Она заняла первое место в конкурсе ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC) в 2015 и 2016 годах. ResNet разработана для решения проблемы исчезающих градиентов, которая может возникнуть при обучении глубоких нейронных сетей. Идея ResNet заключается в добавлении коротких связей (также известных как пропускные связи или остаточные связи), которые обходят некоторые слои сети...