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标题: Facebook开源在Torch上进行更快速机器学习的模块 [打印本页]

作者: 我是walle    时间: 2015-11-18 19:56
标题: Facebook开源在Torch上进行更快速机器学习的模块
Facebook开源在Torch上进行更快速机器学习的模块

作者 Abel Avram ,译者 臧秀涛 发布于 2015年1月21日

Facebook开源了一些用于在Torch(一个广泛支持机器学习算法的科学计算框架)上更快速地训练神经网络的模块。
不久之前,Nvidia发布了cuDNN,这是一个基于CUDA的库,用于深度神经网络。Facebook人工智能实验室(FAIR)近日发布了一些Torch上的模块,供公开使用。这些模块合称为fbcunn,而且“比默认模块快得多”。它们主要面向卷积神经网络(convolutional nets),针对GPU做了优化,构建在Nvidia的cuFFT库之上。其中包括:
Facebook基于Fast Training of Convolutional Networks through FFTs这篇论文中的想法构建了这些模块,FAIR的主任Yann LeCun是论文的合著者之一。根据发布说明,与cuDNN相比,在卷积核较小的情况下(3x3),fbcunn的速度提升可达1.84倍;而在卷积核较大的情况下(5x5),速度提升可达23.5倍。
Torch和fbcunn最早的用途之一就是更快速的图像识别,一个例子就是分类来自ImageNet的120万幅图片

查看英文原文:Facebook Open Sources Modules for Faster Deep Learning on Torch









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