MKL-DNN 是用于深度神经网络的英特尔数学核心库，是一款面向深度学习应用的开源性能库。 该库包括针对英特尔架构处理器和英特尔处理器显卡优化的神经网络的基本构建模块。
英特尔MKL-DNN适用于对提高英特尔CPU和GPU的应用程序性能感兴趣的深度学习应用程序和框架开发人员。 深度学习从业者可以使用其中一个启用了英特尔MKL-DNN的应用程序：
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近来在做一个烟盒外包装缺陷检测的横向项目，运用到了迁移学习（感兴趣的同学可以访问MATLAB Course进行学习），效果十分理想。 后面想把这个项目的matlab代码通过matlab coder生成c++代码在visual studio上运行，相关的教程在（使用 MATLAB Coder App 生成 C 代码- MATLAB & Simulink- MathW
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Deep Neural Network Library (DNNL) Note Starting with version 1.1 the library is renamed to DNNL. Please read Intel MKL-DNN to DNNL Transition Guide. Note Version 1.0 brings incompatible changes to th
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模型自带即可，无需更改代码 安装好带 MKL-DNN 的 MXNet 之后，我们就可以运行 MXNet 上的模型了。因为 MXNet 使用 MKL-DNN 来加速原有的操作符，所以用户并不需要修改任何代码来提升性能。下面我们用 MXNet 自带的 benchmark 来展示使用 MKL-DNN 加速的 MXNet 在 CPU 上的性能。 加速说明 mkldnn的作用是为cpu运行网络加速； mkl
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2019-09-06 11:01:39.589297: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:145] This TensorFlow binary is optimized with Intel(R) MKL-DNN to use the following CPU instructions in performance critical
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mkldnn的作用是为cpu运行网络加速； mkldnn是intel开发的开源项目，就是针对cpu上运行神经网络做了一些并行优化；但并不是针对所有模型都有效，比如：你跑一个模型，这些指令集应该是会加速一部分操作的速度，但是可能你跑的最耗时的操作并没有被加速，即使一部分速度的提升也看不出效果。比如最耗时的操作要2秒，被加速的指令需要100ms，这样即使快了几倍，最终的时间也没有太大差别。 mkldn
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tensorflow跑程序一直遇到这个问题： 2019-12-05 21:15:50.320504: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:145] This TensorFlow binary is optimized with Intel(R) MKL-DNN to use the following CPU instructions
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https://software.intel.com/zh-cn/articles/intel-mkl-dnn-part-1-library-overview-and-installation?language=fr
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想到正则化，我们首先想到的就是L1正则化和L2正则化。L1正则化和L2正则化原理类似，这里重点讲述DNN的L2正则化。 而DNN的L2正则化通常的做法是只针对与线性系数矩阵W,而不针对偏倚系数b。利用我们之前的机器学习的知识，我们很容易可以写出DNN的L2正则化的损失函数。 假如我们的每个样本的损失函数是均方差损失函数,则所有的m个样本的损失函数为：$$J(W,b) = f
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神经网络和深度学习是一本免费的在线书。本书会教会你： 神经网络，一种美妙的受生物学启发的编程范式，可以让计算机从观测数据中进行学习 深度学习，一个强有力的用于神经网络学习的众多技术的集合 神经网络和深度学习目前给出了在图像识别、语音识别和自然语言处理领域中很多问题的最好解决方案。本书将会教你在神经网络和深度学习背后的众多核心概念。 想了解本书选择的观点的更多细节，请看这里。或者直接跳到第一章 开始
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LeNet 5 LeNet-5是第一个成功的卷积神经网络，共有7层，不包含输入，每层都包含可训练参数（连接权重）。 AlexNet tf AlexNet可以认为是增强版的LeNet5，共8层，其中前5层convolutional，后面3层是full-connected。 GooLeNet (Inception v2) GoogLeNet用了很多相同的层，共22层，并将全连接层变为稀疏链接层。 In
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深度神经网络的工作地点、原因和方式。从大脑中获取灵感。卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。真实世界中的应用。 使用深度学习，我们仍然是习得一个函数f，将输入X映射为输出Y，并使测试数据上的损失最小，就像我们之前那样。回忆一下，在 2.1 节监督学习中，我们的初始“问题陈述”： Y = f(X) + ϵ 训练：机器从带标签的训练数据习得f 测试：机器从不带标签的测试数据预测Y 真实世界很
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我计划编写一个国际象棋引擎，它使用深度卷积神经网络来评估国际象棋的位置。我将使用位板来表示棋盘状态，这意味着输入层应该有12*64个神经元用于位置，1个用于玩家移动（0表示黑色，1表示白色）和4个神经元用于铸币权（wks、bks、wqs、bqs）。将有两个隐藏层，每个层有515个神经元，一个输出神经元的值介于-1表示黑色获胜，1表示白色获胜，0表示相等的位置。所有神经元都将使用tanh（）激活函数
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1. DNN反向传播算法要解决的问题 在了解DNN的反向传播算法前，我们先要知道DNN反向传播算法要解决的问题，也就是说，什么时候我们需要这个反向传播算法？ 回到我们监督学习的一般问题，假设我们有m个训练样本：$${(x_1,y_1), (x_2,y_2), ..., (x_m,y_m)}$$,其中x为输入向量，特征维度为$$n_{in}$$,而y为输出向量，特征维度为$$n_{out}$$。我们
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代码见nn_overfit.py 优化 Regularization 在前面实现的RELU连接的两层神经网络中，加Regularization进行约束，采用加l2 norm的方法，进行负反馈： 代码实现上，只需要对tf_sgd_relu_nn中train_loss做修改即可： 可以用tf.nn.l2_loss(t)对一个Tensor对象求l2 norm 需要对我们使用的各个W都做这样的计算（参考t
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本章到目前为止介绍的循环神经网络只有一个单向的隐藏层，在深度学习应用里，我们通常会用到含有多个隐藏层的循环神经网络，也称作深度循环神经网络。图6.11演示了一个有$L$个隐藏层的深度循环神经网络，每个隐藏状态不断传递至当前层的下一时间步和当前时间步的下一层。 具体来说，在时间步$t$里，设小批量输入$\boldsymbol{X}_t \in \mathbb{R}^{n \times d}$（样本数