Advertisement

基于C/C++的oneAPI深度神经网络库(oneDNN)开发

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本项目专注于使用C/C++进行oneAPI深度神经网络库(oneDNN)的开发，旨在优化AI模型训练和推理过程中的性能与效率。 深度神经网络库（DNNL）从版本1.1开始更名为oneDNN。随着oneAPI的推出，项目名称和存储位置进行了调整以与该平台其他部分保持一致：短名由DNNL变更为oneDNN；同时，代码及文档的相关链接仍然有效。 在版本更新方面，请注意，从0.20到1.0的升级包含了一些不兼容的变化。建议查阅相关过渡指南来了解英特尔MKL-DNN迁移到DNNL的过程信息。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于C/C++的oneAPI深度神经网络库(oneDNN)开发
    优质
    本项目专注于使用C/C++进行oneAPI深度神经网络库(oneDNN)的开发，旨在优化AI模型训练和推理过程中的性能与效率。 深度神经网络库（DNNL）从版本1.1开始更名为oneDNN。随着oneAPI的推出，项目名称和存储位置进行了调整以与该平台其他部分保持一致：短名由DNNL变更为oneDNN；同时，代码及文档的相关链接仍然有效。 在版本更新方面，请注意，从0.20到1.0的升级包含了一些不兼容的变化。建议查阅相关过渡指南来了解英特尔MKL-DNN迁移到DNNL的过程信息。
     
  • oneDNN：深度神经网络库（oneAPI的oneDNN）
    优质
    oneDNN是oneAPI工具包的一部分，旨在加速深度学习中的卷积神经网络运算，通过优化数学核心函数提供高性能计算支持。 oneAPI深度神经网络库（简称 oneDNN）是之前名为用于深度神经网络的英特尔数学内核库（Intel MKL-DNN）和深度神经网络库（DNNL）项目的升级版。随着项目的发展，我们将其名称及存储位置与oneAPI其他部分统一，即短名改为oneDNN，并将仓库从intel/mkl-dnn移至一个新地址。 当前链接到代码和文档的现有路径仍然有效。目前，应用程序编程接口、环境变量或计划构建选项均未发生变化。作为开源跨平台性能库，oneDNN为深度学习应用提供了基本构造块的支持。该库优化了英特尔架构处理器、英特尔处理器图形以及基于Xe架构的图形处理能力。 此外，oneDNN还对以下架构提供实验性支持：Arm 64位架构（AArch64）、NVIDIA GPU、OpenPOWER Power ISA（PPC64）和IBMz系统（s390x）。此库专为期望在英特尔CPU及GPU上提升应用性能的深度学习开发者设计。
     
  • 前馈神经网络C++：基于C++的开源实现
    优质
    前馈神经网络C++是一个致力于提供基于C++语言的前馈神经网络算法开源实现项目。该项目为开发者和研究者提供了灵活且高效的工具，以促进机器学习模型的开发与应用。 前馈神经网络用C++语言编写，并利用TBB库进行并行化处理。此外，还通过Autotune库来获取最佳的并行性能。
     
  • C++ TinyDNN：小巧却强大的深度神经网络
    优质
    C++ TinyDNN是一款轻量级深度学习框架，专为资源受限的设备设计。它虽小却功能强大，支持多种神经网络模型，适用于快速原型开发和部署。 《cpp-tinydnn：微小但强大的深度神经网络库》 在当今的计算机科学领域，深度学习已经成为了人工智能的核心技术之一，而C++作为一门高效且广泛应用的编程语言，在深度学习领域的应用自然不可或缺。tinydnn是一个小型但功能强大的深度学习框架，专为C++开发者设计，它提供了轻量级、易于理解和部署的解决方案，使得开发者能够在各种硬件平台上快速构建和训练神经网络模型。 tinydnn的设计理念是简洁和高效。它的源代码结构清晰，易于阅读和理解，这使得开发者能够深入理解深度学习的内部工作原理，并进行定制化开发。同时，tinydnn利用C++的模板机制实现了高度的性能优化，在CPU上实现高效的计算。这对于资源有限的环境或者嵌入式设备来说是一个非常重要的优势。 在tinydnn中，用户可以轻松地创建和配置各种类型的神经网络层，如全连接层、卷积层、池化层以及激活函数等（例如ReLU、Sigmoid和Tanh），这些基本构建块使得构建复杂的深度学习模型成为可能。此外，tinydnn还支持反向传播算法进行模型训练，并提供优化器如随机梯度下降(SGD)、动量SGD和Adam等以提高模型的训练效率。 除了基础的模型构建和训练功能外，tinydnn还提供了实用的数据预处理、模型保存与加载以及评估验证等功能。这使得开发者可以在不同的环境中轻松管理数据并迁移模型。此外，tinydnn支持多线程计算并通过OpenMP库充分利用多核处理器的能力来加速模型的训练过程。 尽管tinydnn小巧，但其灵活性并未因此减弱。它允许用户自定义运算符和层，从而实现特定应用场景所需的神经网络结构或优化算法。 在实际应用中，tinydnn已被广泛应用于图像识别、语音识别及自然语言处理等领域。通过结合C++的强大性能与深度学习的智能特性，tinydnn为开发者提供了一个资源受限环境下的高效深度学习工具选项。 总而言之，对于无论是初次接触还是经验丰富的深度学习开发人员来说，tinydnn都是一个值得探索和使用的框架。
     
  • 用于神经网络的Delphi开发库
    优质
    这是一个专为Delphi编程环境设计的开发库，旨在简化和加速神经网络应用程序的构建过程。它提供了丰富的工具和函数，支持多种神经网络模型的快速实现与部署。 Neuro VCL1.2 是一个用于 Delphi 的神经网络开发库，虽然不包含源代码，但提供了使用示例和帮助文档。相信这对大家会有帮助。
     
  • 基于C++的神经网络实现
    优质
    本项目致力于构建一个高效、灵活的C++库，用于实现和训练各种类型的神经网络模型。通过模块化设计，支持前馈、卷积等网络结构，并提供详细的文档与示例代码以供学习和开发使用。 尽管用C++实现神经网络可能较为复杂，但如果采用一些技巧，则在编写代码时会更加得心应手，并且核心代码量可以控制在一百行左右。由于C++没有内置的向量和矩阵库，建议自己创建Vector、Matrix类以及相关的数学运算操作，最好支持链式调用。 避免使用索引形式来推导和实现反向传播算法，采用矩阵形式会更简洁，并且不容易出错。从顶层框架设计的角度出发，可以先定义一些基类如Model类和数据库类，并确定几个通用的接口。在具体实现特定算法时，则只需针对这些接口进行开发。 最近我用C++11语言，在Visual Studio 2017环境下成功实现了基本的神经网络模型，其中包括逻辑回归（LR）以及多层神经网络（NN）。
     
  • 机器学习、深度学习、神经网络与深度神经网络.docx
    优质
    本文档探讨了机器学习的基础概念，并深入解析了深度学习及其核心组件——神经网络和深度神经网络的工作原理和发展现状。 1.1 机器学习算法 随着多年的发展，机器学习领域已经涌现出了多种多样的算法。例如支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）、K均值聚类（K-Means）、随机森林、逻辑回归和神经网络等。 从这些例子可以看出，尽管神经网络在当前的机器学习中占据了一席之地，但它仅仅是众多算法之一。除了它之外，还有许多其他重要的技术被广泛使用。 1.2 机器学习分类 根据学习方式的不同，可以将机器学习分为有监督、无监督、半监督和强化学习四大类： - **有监督学习**：这种类型的学习涉及带有标签的数据集，在这些数据集中每个样本都包含特征X以及相应的输出Y。通过这种方式，算法能够从标记好的示例中进行训练，并逐步提高预测准确性。 - **无监督学习**：在这种情况下，提供给模型的是未标注的输入变量集合（即只有X），没有明确的目标或结果标签供参考。目标是让机器找出数据中的内在结构、模式或者群组等信息。 - **半监督学习**：该方法结合了有监督和无监督的特点，在训练过程中既利用带有标签的数据，也使用大量未标记的信息来改进模型性能。 - **强化学习**：这是一种通过试错机制进行的学习方式。在这种框架下，智能体（agent）执行操作并根据环境反馈获得奖励或惩罚作为指导信号，从而学会如何采取行动以最大化长期累积回报。 半监督方法的一个优点是它只需要少量的标注数据就能实现有效的训练，并且避免了完全依赖于无标签信息可能带来的不确定性问题。
     
  • 关于深度神经网络的调研
    优质
    本研究旨在探讨和分析当前深度神经网络技术的发展趋势、关键技术和应用领域，为相关领域的研究者提供参考。 文档对前馈神经网络、自动编码器、卷积神经网络、循环神经网络以及生成对抗网络进行了简要介绍，并总结了它们的应用方向及相关论文。
     
  • 深度神经网络：MLP多层感知器-MATLAB开发
    优质
    本项目为使用MATLAB实现深度神经网络中的MLP（多层感知器）模型。通过该工具包，用户可以便捷地构建、训练及测试复杂的神经网络结构，推动机器学习与数据科学领域的研究和应用发展。 这段代码实现了用于MNIST数字分类任务的多层感知器（MLP）。
     
  • 基于深度学习的卷积神经网络(CNN)在人脸检测中的C++库应用
    优质
    本项目介绍了一个基于深度学习技术的人脸检测C++库，利用卷积神经网络（CNN）进行高效且精准的人脸识别与定位，在软件开发中实现便捷集成。 深度学习的卷积神经网络（CNN）常用于人脸检测等计算机视觉算法，并且存在相应的C++库支持这些应用。