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谷俊丽：基于开发标准OpenCL的深度学习研究与探索

BDTC

BDTC2014

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20页

该文档来自于AMD中国研究院研究员谷俊丽，在2014中国大数据技术大会大数据技术分论坛的演讲“基于开发标准OpenCL的深度学习研究与探索”。

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基于开放标准OpenCL的深度

学习研究和探索

谷俊丽

AMD Research

Collaborated with product team

Junli.Gu@AMD.com

Outline

深度学习及其发展状况

深度学习对系统实现的挑战

基于OpenCL的深度学习探索

| IMPLEMENTING A LEADING LOADS PERFORMANCE PREDICTOR ON COMMODITY PROCESSORS | JUNE 19, 2014 3

DNN 模型

 What is a Deep Neural Network (DNN)?

‒ 3~24 hidden layers, millions to billions of parameters

‒ DNN + Big Data is leading recent direction in machine learning

 Rich Varieties of DNN Structures

‒ MLP (Multi-level Perceptron)/ AutoEncoder

‒ CNN (Convolutional Neural Network)

‒ DBN (Deep belief network)/RBM (Restricted Boltzmann Machine)

 Deep Learning on DNN model

‒ Random initialized parameters

‒ Trained to converge by feeding large scale of data (Big Data)

Starting to get really hot after winning 2012 ILSVRC competition

neurons

weighted

connection

Input

Output

hidden1

hidden2

hidden3

| IMPLEMENTING A LEADING LOADS PERFORMANCE PREDICTOR ON COMMODITY PROCESSORS | JUNE 19, 2014 4

深度学习过程 (DEEP LEARNING)

Deep Learning !

Voice,!

Text!

Image!

DNN for Speech!

10k hours of voice data!

10b training samples!

Months on a GPU cluster!

Results

• Deep Learning: DNN model + Big Data

• Actually human defined features no longer work well for Big Data scenarios with noise.

• All features learnt by training data, without human interference.

DNN model

剩余19页未读，继续阅读

Edwardsnow

2018-10-09

有帮助，谢谢

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周小璐

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