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秒速赛车开奖结果盛兴教程 如何使用JavaScript实现

  JavaScript 已经征服了 Web,并在服务器、移动电话、桌面和其他平台上取得了进展。

  与此同时,GPU 加速的使用已经远远超出了计算机图形学的范围,它现在已经成为机器学习的一个组成部分。

  训练深层神经网络是一个计算密集型过程,深度神经网络在机器智能的许多重要领域得到了当前最优结果。

  本文着眼于这些趋势的持续融合,并概述了将 GPU 加速的神经网络引入 JavaScript 的一些项目。

  本文列出的所有项目都是正被社区积极维护的,它们在 GitHub 上有着数千 stars,并且通过 NPM 或 CDN 进行分发。

  它们都是通过 WebGL 在浏览器中实现 GPU 加速的,如果没有合适的显卡,则返回到 CPU 模式。

  本概述不包含旨在运行现有模型(尤其是使用 Python 训练的模型)的库。

  尽管 deeplearn.js 的特征集是面向神经网络的,但是它也可被看作是一个通用的机器学习框架。Propel 是一个用于科学计算的库,提供自动微分功能。gpu.js 提供了在 GPU 上运行 JavaScript 函数的便捷方式。Brain.js 是一个较老的神经网络库的延续,它使用 gpu.js 来完成硬件加速。

  第一部分包括用来创建、初始化以及变换张量的函数(),秒速赛车开奖结果盛兴用类似数组的结构来保存数据。

  第二部分提供了在张量上执行的操作(),包括基本的数学运算、规约(reduction)、正则化以及卷积。对循环神经网络的支持目前还处于初级阶段,但是已包括 LSTM 单元的堆叠()。

  API 的第三部分围绕模型训练展开。所有流行优化器,从随机梯度下降到 Adam 都包含在其中。不过,目前 reference 中提及的损失函数只有交叉熵损失函数。

  项目网站有很多优秀的 demo(),包括使用循环神经网络进行钢琴演奏、用来构建模型的可视化界面,以及基于 SqueezeNet(一个使用较少参数的图像分类器)的 webcam 应用。

  在 MNIST 数据集上使用 Propel 训练一个三层的前馈神经网络。

  自动微分(AD)是这个项目的核心,它使得我们无需手动指定导数。给定一个由支持的张量运算定义的函数 f(x),它的梯度函数可以使用 grad()得到。多变量的情况可以使用 multigrad 完成()。

  除了自动微分之外,目前尚不清楚该项目的方向。虽然网站上提到其目标是成为「类似 numpy 的基础架构」,但该项目目前仍在开发中,并且包含与神经网络()和计算机视觉()相关的功能。npy 文件的内容可以通过 load 函数()进行解析,并作为张量使用。

  在当前语境中,内核是在 GPU 而不是 CPU 上执行的函数。使用 gpu.js,内核可以用 JavaScript 的子集()编写。然后编译代码并在 GPU 上运行。几周前,gpu.js 支持基于 OpenCL 的 Node.JS()。

  数字和最多具有三维的数组被用作输入和输出。除了基本的数学运算之外,gpu.js 还支持局部变量、循环和 if/else 语句。

  为了实现代码重用并允许更多模块化设计,你们可以注册自定义函数 ( ),然后从内核代码中使用。

  在内核的 JavaScript 定义中,this 对象提供线程标识符,并存储在实际内核里是常量、在外部是动态变量的值。

  该项目专门研究加速 JavaScript 函数,并不试图提供神经网络框架。为此,我们可以求助一个依赖 gpu.js 的库。

  对 GPU 加速神经网络的支持基于 GPU.js,这可以算得上该项目近期最重要的进展了。

  除了前馈网络之外,Brain.js 还包括三种重要 RNN 类型的实现():经典 Elman 网络、LSTM,以及具备门控循环单元的近期网络。

  该 repo 包含的 demo 处于早期阶段。源代码中还有另外两个演示 ( ,其中一个 demo 涉及检测用 ASCII 码绘制的字符。

  在线课程可以将与机器学习或 GPU 计算相关的练习直接集成到 web 应用程序中。学生不必跨不同的操作系统和软件版本去设置单独的开发环境。

  许多基于神经网络的 demo 可以更容易地部署,并且不再需要服务器端 API。

  对机器学习感兴趣的 JavaScript 开发者可以充分利用他们的专业技能,在集成问题上花费更少的时间。

  此外,客户端上的可用计算资源应该被更好地利用。毕竟,并非所有的显卡都一直用于虚拟现实和挖矿。

  需要说清楚,我现在并不主张将本文中提到的库用于任务关键型神经网络。Python 生态系统仍然是大多数应用程序的首选。

  随着时间的推移,这些项目将在某些方面与已建立的框架发生竞争,并催生出 JavaScript 完美适合的全新应用。

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