使得每个参数的更新都有自己与众不同的学习效率。作用和Momentum类似。数学形式:v+=dx^2W+=-Learning rate*dx/sqrt(v) RMSPropv=b1v+(1-b1)dx^2W+=-Learning rate*dx/sqrt(v) Adamm=b1m+(1-b1)dx(Momentum)v=b2v+(1-b2)dx^2(AdaGrad)W+=-Learning rate*m/sqrt(v)该方法结合了Momentum和...
第4章:cuDNN与cuBLAS 学习NVIDIA官方提供的GPU加速深度神经网络基元库(cuDNN),感受官方实现的高度优化的标准网络组件(如前向和反向卷积、池化层、归一化层和激活层);学习了解NVIDIA官方提供的矩阵运算库cuBLAS。 第5章:TensorRT介绍 学习NVIDIA官方提供的深度学习推理SDK-TensorRT。学习TRT提供的API,掌握如何通过…… ...
第18任务: 【视频】CUDA Stream默认流的表现 查看课程 任务列表
第2任务: 助教分享-Instroduction to CUDA Programming Model 查看课程 任务列表