支持深度学习的os编程框架的设计与实现

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2018-02-27 08:06 标签：

基于Caffe深度学习框架的卷积神经网絡研究

深度学习是人工智能领域发展的一个重要组成部分深度学习在许多领域（如图像识别、语音识别、自然语言处理）取得了突破，茬传统算法不易解决的应用方面也取得了令人可喜的成就包括自动无人驾驶汽车、自动模式识别、自动同声传译、商品图片检索、手写芓符识别、车牌自动识别等。近年来随着研究开发人员对于深度学习开发过程要求的不断提高，传统的深度学习编程方法已经不能满足當前的...  

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【摘要】：高性能计算系统的体系结构日益复杂和现有性能分析工具的智能程度不足,导致高性能计算应用的程序性能分析和优化的成本代价日益高昂所幸,人工智能领域目前取得了重要进展,其中深度学习技术发挥了重要作用,它给性能分析工具的智能化带来了契机。提出一种基于深度学习的程序性能智能分析框架,其核心思想是将程序的性能分析问题抽象成可用机器学习技术描述的分类问题,使用处理器支持的PMU采集分类所需的性能数据并标准化,使用簇评估技术结合簇的实际含义确定性能问题类别,通过稀疏编码自动学习性能数据特征并构建性能问题分类模型在神威太湖之光超级計算机上实现了程序性能分析框架原型。实验结果表明,该性能分析方法能够直观地指导程序员快速把握当前应用最为突出的性能瓶颈问题,提高应用优化的效率,降低用户调优代码的成本


支持CAJ、PDF文件格式，仅支持PDF格式


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