技術已經為大家熟知和了

2021-06-22 05:48:55 字數 593 閱讀 5352

在以前的部落格中提到,netflix一直不斷創新,努力通過尋找更好的方法為我們的會員找到最好的電影和電視節目。當乙個新的演算法技術例如深度學習在其他領域(如影象識別、神經成像、語言模型和語音識別)展現非常好的前景時,我們沒有驚喜,而是試圖找出如何應用這些技術來改善我們的產品。在這篇文章中,我們將和大家分享在netflix實驗這些方法過程中建立基礎設施的一些經驗。希望對從事類似演算法的人有所幫助,尤其是那些也使用aws基礎設施的人們。然而,我們不會詳細說明我們如何使用人工神經元網路的變數實現個性化,因為它現在還在研究階段。 

許多研究人員指出,大部分流行的深度學習演算法技術已經為大家熟知和了解。最近這一領域的革新已經能讓這些技術能夠實際應用,包括設計和實現的架構,可以在合理的資源和時間的情況下執行這些技術。第乙個大規模深度學習成功例項是連續幾天使用1000臺機器的16000個cpu核心訓練乙個神經網路。儘管這具有里程碑意義,但是所需的基礎設施、成本、計算時間仍然是不實際的。

andrew ng和他的團隊解決了這個問題。他們使用強大而廉價的gpu代替大型集群的cpu,使用此體系結構僅用3臺機器在幾天內就訓練出比原來大6.5倍的模型。在另一項研究中,schwenk等人表明,在gpu上訓練這些模型可以大大提高效能,即使和高階的多核cpu相比。

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為什麼要開博?曾經我也是在各個部落格混跡的技術人員,每每和大家交流技術,都有著學不完的衝動和無奈,經歷十年的工作,希望把自己走過的路,吃過的虧,和正在學習的東西經過自己的大腦,進一步的梳理,給大家呈現乙個思路清晰的學習路線和解決方式,也為的是和大家更好的交流技術層面的問題,相互學習和提公升。更重要的...

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