Library」の日本語参考訳です。版はこちらからご利用になれます。マシンラーニング分野の最先端のアルゴリズムです。年代後半に業界での採用が進み、当初は銀行小切手の手書き文字認識などのタスクに利用されていました。ディープ・ニューラル・ネットワークは、このタスクにおいて人と同等またはそれ以上の能力を提供します。必要な複雑な視覚理解の問題の解決に使用されています。非常に多くの計算リソースと処理データが必要です。万を上回る画像を使用します。この複雑さに対応するには、トレーニング時間を短縮し、産業分野のニーズに応えることができる高度に最適化されたビルディング・ブロックが必要です。含む主要画像認識トポロジーの高速化に必要な関数が含まれます。トポロジーは、テンソルと呼ばれる多次元データを扱う、多くの標準のビルディング・ブロックやプリミティブに依存します。プリミティブには、畳み込み、正規化、アクティベーション、および内積に加えて、テンソルの操作に必要な関数が含まれます。命令を利用したり、スレッド化により複数の計算コアを利用する必要があります。命令を実行できるため、ベクトル化は非常に重要です。ベクトル化による利点を得るためには、データを連続するメモリー位置に配置する必要があります。通常、テンソルの次元は小さいため、データレイアウトの変更により大きなオーバーヘッドが生じます。そのため、プリミティブ間でデータレイアウトを変更せずに、トポロジーのすべての操作を実行するようにします。使用される操作をベクトル化に対応したデータレイアウトで実装したプリミティブを提供します。つのフェーズで構成されます。操作の説明をアプリケーションが作成します。操作へデータを渡すため、適切な出力と入力データレイアウトが一致しない場合、アプリケーションは中間データを変換し、一時配列を割り当てることがあります。このフェーズは、通常のアプリケーションでは一度だけ実行され、その後、複数の実行フェーズで実際の計算が行われます。対応レイアウトに変換されます。層と層の間のデータの伝達では、データレイアウトが保持され、既存の実装でサポートされていない操作を実行するのに必要な場合は変換されます。関数を呼び出すアプリケーションは、次のフェーズで構成されるべきです。操作へデータを渡すため、適切な出力と入力データレイアウトが一致しない場合、アプリケーションは中間データを変換し、一時配列を割り当てることがあります。プリミティブを呼び出します。<mklroot>\examples\dnnc\source。ベンチマークとしてよく使用されます。パフォーマンスを比較したものです。アーキテクチャー上でディープラーニングのワークロードを高速化します。デベロッパー・リファレンス・マニュアルとサンプルコードを参照してください。コンパイラーの最適化に関する詳細は、最適化に関する注意事項を参照してください。AI」の日本語参考訳です。版はこちらからご利用になれます。コンピューターが人間と同じように考え、行動できるようにすることです。Learning?」の日本語参考訳です。動作に必要なコンポーネントを準備して、動作環境を構築する手順を紹介します。Models」の日本語参考訳です。号に収録されている、オープンソースの分散型ディープラーニング・フレームワークでディープラーニングの普及を促進する取り組みを紹介した章を抜粋翻訳したものです。サイトはエクセルソフト株式会社が運営しています。社名、製品名などは一般に各社の表示、商標または登録商標です。