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GTAV智能駕駛源碼詳解（二）——Train the AlexNet 模型簡介： 本AI（ScooterV2）使用AlexNet進行圖像分類（前進、左轉、右轉）。Alexnet是一個經典的卷積神經網絡，有5個卷積層，其后為3個全連接層，最后的輸出激活函數為分類函數...
...層。下面我們來介紹一些其他幾個經典的卷積網絡結構，AlexNet、VGGNet、Google Inception Net和ResNet，這4種網絡依照出現的先后順序排列，深度和復雜度也依次遞進。它們分別獲得了ILSVRC（ImageNet?Large?Scale?Visual?Recognition?Challenge...
...用的深度學習庫是Neon、Tensorflow和Caffe，深度學習網絡是AlexNet、GoogleNet、OverFeat和VGG-A。?所有基準測試都使用64位系統，每個結果是100次迭代計算的平均時間。基于庫的測試結果訓練基準測試使用四種庫（Tensorflow，NVcaffe，Caffe，N...
...吸引力的方式講述物體識別的現代史。故事開始于2012年 AlexNet 贏得了 ILSVRC（ImageNet大規模視覺識別挑戰賽）。信息圖由2頁組成，第1頁總結了重要的概念，第2頁則勾畫了歷史。每一個圖解都是重新設計的，以便更加一致和容易...
從AlexNet到ResNet，計算機視覺領域和卷積神經網絡（CNN）每一次發展，都伴隨著代表性架構取得歷史性的成績。作者回顧計算機視覺和CNN過去5年，總結了他認為不可錯過的標志模型。在這篇文章中，我們將總結計算機視覺和卷積...
...懂技術細節，也可以一睹深度學習的前世今生。2012年－AlexNetAlexNet的結構圖（圖片來自于論文：《基于ImageNet圖像識別的深度卷積神經網絡》）這篇文章被稱為深度學習的開山之作。當然，也有很多人堅稱Yann LeCun 1998年發表的Grad...
...在這種情況下擁有更高的執行效率。在利用 ImageNet 訓練 AlexNet 模型時，其中每 GPU 的最優批量大小為 512。如果我們希望使用大量 GPU 并保證每 GPU 皆擁有理想的執行效率，則應當將批量大小設定為 16 x 512 = 8192。圖 2，在特定范圍...
CNN從2012年的AlexNet發展至今，科學家們發明出各種各樣的CNN模型，一個比一個深，一個比一個準確，一個比一個輕量。作者對近幾年一些具有變革性的工作進行簡單盤點，從這些充滿革新性的工作中探討日后的CNN變革方向。本文...
ChatGPT和Sora等AI大模型應用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺階。哪里可以獲得...
大模型的訓練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說合適，...
圖示為GPU性能排行榜，我們可以看到所有GPU的原始相關性能圖表。同時根據訓練、推理能力由高到低做了...
