人工神经网络本身就是对人类神经系统的模拟,这种模拟具有仿生学的依据。1981年,David Hubel 和Torsten Wiesel发现可视皮层是分层的[8]。人类的视觉系统包含了不同的视觉神经元,这些神经元与瞳孔所受的刺激(系统输入)之间存在着某种对应关系(神经元之间的连接参数),即受到某种刺激后(对于给定的输入),某些神经元就会活跃(被激活)。这证实了人类神经系统和大脑的工作其实是不断将低级抽象传导为高级抽象的过程,高层特征是低层特征的组合,越到高层特征就越抽象。
[并行计算] 1. 并行计算简介
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Tensorflow框架是如何支持分布式训练的?
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[深度学习] 分布式模式介绍(一)
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[深度学习] 分布式Tensorflow介绍(二)
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[深度学习] 分布式Pytorch 1.0介绍(三)
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[深度学习] 分布式Horovod介绍(四)
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神经网络与分布式计算
本文探讨了人工神经网络如何模仿人类神经系统,特别是视觉系统中神经元的层级结构和功能。进一步介绍了并行计算在深度学习中的应用,包括Tensorflow、Pytorch等框架的分布式训练方法。
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