摘要：卷积神经网络是机器学习领域一种广泛应用的方法,在深度学习中发挥着重要的作用。由于卷积神经网络一般需要多个层,而且训练数据通常都很大,所以网络训练可能需要几小时甚至很多天。目前虽然有一些利用GPU加速卷积神经网络训练的研究成果,但基本上都是实现方式复杂,需要技巧很高,而且容易出错。提出了一种简洁、高效的加速卷积神经网络训练的方法,其主要过程是将卷积层展开,这样卷积层和全连接层的主要训练步骤都可以用矩阵乘法表示;再利用BLAS库高效计算矩阵乘法。这种方法不需要过多考虑并行处理的细节和处理器的内核特点,在CPU和GPU上都能加速。实验证明,GPU上使用该方法比传统的CPU上的实现快了100多倍。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/84018X/201433/662760967.html

送人玫瑰，手留余香~如您已下载到该资源，可在回帖当中上传与大家共享，欢迎来CDA社区交流学习。（仅供学术交流用。）