machine-learning - 神经网络结构

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我目前正在构建一个神经网络库。为了简单起见，我将其构建为对象图。我想知道是否有人可以量化采用基于数组的方法的性能优势。我现在所拥有的非常适合构建接近任意复杂性的网络。支持常规(反向传播)网络以及循环网络。我正在考虑将训练有素的网络“编译”成某种“更简单”的形式，例如数组。

我只是想看看是否有人有任何实用的建议或经验来构建可以很好地部署到生产中的神经网络。让最终产品基于数组而不是基于对象图有什么好处吗？

P.S 内存占用比速度更重要。

Answer 1

人们已经开始在人工智能中使用 GPGPU 技术，并且以矩阵形式构建神经网络可以利用典型显卡中更快的矩阵运算。