DrogoZhang
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深度学习Hardware Software

Hardware Software

  • TensorFlow: Large-Scale Machine Learning on Heterogeneous Distributed Systems (2016), M. Abadi et al. (Google) [pdf]
  • TensorFlow: a system for large-scale machine learning, by Martín A., Paul B., Jianmin C., Zhifeng C., Andy D. et al. (2016) (Cited: 2,227) [pdf] TensorFlow supports a variety of applications, with a focus on training and inference on deep neural networks. Several Google services use TensorFlow in production, we have released it as an open-source project, and it has become widely used for machine learning research.
  • MatConvNet: Convolutional neural networks for matlab (2015), A. Vedaldi and K. Lenc [pdf] It exposes the building blocks of CNNs as easy-to-use MATLAB functions, providing routines for computing linear convolutions with filter banks, feature pooling, and many more. This document provides an overview of CNNs and how they are implemented in MatConvNet and gives the technical details of each computational block in the toolbox.
  • Caffe: Convolutional architecture for fast feature embedding (2014), Y. Jia et al. [pdf] ✨
  • Theano: A Python framework for fast computation of mathematical expressions., by by Rami A., Guillaume A., Amjad A., Christof A. et al (2016) (Cited: 451) [pdf] Theano is a Python library that allows to define, optimize, and evaluate mathematical expressions involving multi-dimensional arrays efficiently. Since its introduction, it has been one of the most used CPU and GPU mathematical compilers especially in the machine learning community and has shown steady performance improvements.
  • Theano: new features and speed improvements (2012), F. Bastien et al. (Bengio) [pdf]
  • Inception-v4, Inception-ResNet and the Impact of Residual Connections on Learning, by Christian S., Sergey I., Vincent V. & Alexander A A. (2017) (Cited: 520) [pdf] Very deep convolutional networks have been central to the largest advances in image recognition performance in recent years. With an ensemble of three residual and one Inception-v4, we achieve 3.08% top-5 error on the test set of the ImageNet classification (CLS) challenge.

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