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大规模深度学习优化技术在PAI平台中的应用及实践

1. 前言 自2012年Deep Learning的代表模型AlexNet在ImageNet大赛中力压亚军,以超过10个百分点的绝对优势夺得头筹之后,依托于建模技术的进步、硬件计算能力的提升、优化技术的进步以及海量数据的累积,Deep Learning在语音、图像以及文本等多个领域不断推进,相较于传统作法取得了显著的效果提升。 工业界和学术界也先后推出了用于Deep Learning建模用途的开源工具和框架,包括Caffe、Theano、Torch、MXNet、TensorFlow、Chainer、CNTK等等。其中MXNet、TensorFlow以及CNTK均对于训练过程提供了多机分布式支持,在相当大程度上解放了DL建模同学的生产力。 但是,DL领域的建模技术突飞猛进,模型复杂度也不断增加。从模型的深度来看,以图像识别领域为例,1

第一章

第一章 谁使用OpenCV 大多数程序员工程师,或多或少知道“计算机视觉”是什么东西,但是很少有人对于计算机视觉能够运用的区域有全面的认识。比方说,很多人知道图像出来运用于监督和网页上的图像视频处理。但是很少有人 知道“计算机视觉”在游戏中(比如Google街景)非常依赖镜头矫正和图像拼接技术。……事实上新技术中,或多或少会和“计算机视觉”相关联。 OpenCV的由来 OpenCV由Intel research 而来……在Intel研究的时候,其中一个作者,Gary Bradski在Intel工作,当时到大学参观的时候,注意到一些顶级大学团队,比如MIT MEDIA LA,有自己的开源算法库—在学生之间口儿相传。这样,新来的学生就能够在一个比较高的起点上开始工作和学习。 同样OpenCV的创建也是同样的目的。在Intel's Performace Library Team的帮助下,OpenCV创建了核心代码和算法,并且送到Intel俄国队伍,这就是OpenCV的又来:它从Intel的俄国实验室中出现。 OpenCV Block Diagram OpenCV系统按照层级创建。最上面的是操...

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