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beiyuan
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beiyuan commented on issue beiyuan/mnist深度学习#16
GPU 与 CPU 区别比较 GPU 和 CPU ，就是比较它们两者如何处理任务。如下图图 1-9 所示， CPU 使用几个核心处理单元去优化串行顺序任务，而 GPU 的大规模并行架构拥有数以千计的更小、更高效的处理单元，用于处理多个并行小任务。 CPU 拥有复杂的系统指令，能够进行复杂的任务操作和调度，两者是互补关系，而不能相互代替。 GPU 是大规模并行架构，处理并行任务毫无疑问是非常快的，深度学习需要高 效的矩阵操作和大量的卷积操作， GPU 的并行架构再适合不过。简单来说，确实如此，但是为什么 GPU 进行矩阵操作和卷积操作会比 CPU 要快呢？真正原因是 GPU具有如下特性 ： (1) 高带宽 (2) 高速的缓存性能 (3) 并行单元多 在执行多任务时， CPU 需要等待带宽，而 GPU 能够优化带宽。举个简单的例子，我们可以把 CPU 看作跑车， GPU 是大卡车，如下图图 1-10 所示任务就是要把一堆货物从北京搬运到广州。 CPU（跑车〉可以快速地把数据（货物〉从内存读入 RAM 中，然而 GPU (大卡车〉装货的速度就好慢了。不过后面才是重点， CPU (跑车）把这堆数据（货物）从北京搬运到广州｜需要来回操作很多次，也就是往返京广线很多次，而 GPU (大卡车）只需要一 次就可以完成搬运（一次可以装载大量数据进入内存）。换言之， CPU 擅长操作小的内存块，而 GPU 则擅长操作大的内存块 。 CPU 集群大概可以达到 50GB/s 的带宽总量，而等量的 GPU 集群可以达到 750GB/s 的带宽量。 如果让一辆大卡车去装载很多堆货物，就要等待很长的时间了，因为要等待大卡车从北京运到广州，然后再回来装货物。设想一下，我们现在拥有了跑车车队和卡车车队（线程并行〉，运载一堆货物（非常大块的内存数据需要读入缓存，如大型矩阵）。我们会等待第一辆卡车，但是后面就不需要等待的时间了，因为在广州会有一队伍的大卡车正在排队输送货物（数据），这时处理器就可以直接从缓存中读取数据了。在线性并行的情况下， GPU 可以提供高带宽，从而隐藏延迟时间。这也就是GPU 比 CPU 更适合处理深度学习的原因。
2 weeks ago
beiyuan commented on issue beiyuan/mnist深度学习#15
GPU与显卡的区别GPU只是显卡上的一个核心处理芯片，是显卡的心脏，不能单独作为外接扩展卡使用，GPU因并行计算任务较重，所以功耗较大，只能焊接在显卡的电路板上使用。显卡上都有GPU，它是区分显性能的最主要元件，显卡也叫显示适配器，分为独立显卡和主板上集成显卡，独立显卡主要由GPU、显存和接口电路构成，集成显卡没有独立显存而是使用主板上的内存。 GPU是图形处理器，一般GPU就是焊接在显卡上的，大部分情况下，我们所说GPU就等于指显卡，但是实际情况是GPU是显示卡的“心脏”，是显卡的一个核心零部件，核心组成部分。它们是“寄生与被寄生”关系。GPU本身并不能单独工作，只有配合上附属电路和接口，才能工作。
2 weeks ago
beiyuan commented on issue beiyuan/mnist深度学习#14
机器学习的一般方法机器学习按照方法主要可以分为两大类：监督学习和无监督学习。其中监督学习主要由分类和回归等问题组成，无监督学习主要由聚类和关联分析等问题组成。深度学习则属于监督学习当中的一种。
2 weeks ago
beiyuan commented on issue beiyuan/mnist深度学习#13
什么是深度学习？深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。 深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。 深度学习是一个复杂的机器学习算法，在语音和图像识别方面取得的效果，远远超过先前相关技术。 深度学习在搜索技术，数据挖掘，机器学习，机器翻译，自然语言处理，多媒体学习，语音，推荐和个性化技术，以及其他相关领域都取得了很多成果。深度学习使机器模仿视听和思考等人类的活动，解决了很多复杂的模式识别难题，使得人工智能相关技术取得了很大进步。
2 weeks ago
beiyuan commented on issue beiyuan/mnist深度学习#12
获取MNISTMNIST 数据集可在http://yann.lecun.com/exdb/mnist/获取，图片是以字节的形式进行存储，它包含了四个部分： Training set images: train-images-idx3-ubyte.gz (9.9 MB, 解压后 47 MB, 包含 60,000 个样本) Training set labels: train-labels-idx1-ubyte.gz (29 KB, 解压后 60 KB, 包含 60,000 个标签) Test set images: t10k-images-idx3-ubyte.gz (1.6 MB, 解压后 7.8 MB, 包含 10,000 个样本) Test set labels: t10k-labels-idx1-ubyte.gz (5KB, 解压后 10 KB, 包含 10,000 个标签) 此数据集中，训练样本：共60000个，其中55000个用于训练，另外5000个用于验证。测试样本：共10000个，验证数据比例相同。 数据集中像素值： a）使用python读取二进制文件方法读取mnist数据集，则读进来的图像像素值为0-255之间；标签是0-9的数值。 b）采用TensorFlow的封装的函数读取mnist，则读进来的图像像素值为0-1之间；标签是0-1值组成的大小为1*10的行向量。
2 weeks ago
beiyuan commented on issue beiyuan/mnist深度学习#11
什么是MNIST机器学习的入门就是MNIST。MNIST 数据集来自美国国家标准与技术研究所，是NIST（National Institute of Standards and Technology）的缩小版，训练集（training set）由来自 250 个不同人手写的数字构成，其中 50% 是高中学生，50% 来自人口普查局（the Census Bureau）的工作人员，测试集（test set）也是同样比例的手写数字数据。
2 weeks ago
beiyuan pushed to master at beiyuan/mnist深度学习
2 weeks ago