原文：Optimizing Recurrent Neural Networks in cuDNN 5 作者：Jeremy Appleyard 翻译：赵屹华 审校：刘翔宇 责编：周建丁（zhoujd@csdn.net） 在GTC2016大会上，NVIDIA发布了最新版本的深度学习开发包，其中包括了cuDNN 5。第五代cuDNN引入了新的特性，提升了性能，并且支持最新一代的NVIDIA Tesla P100 GPU。cuDNN的新特性包括： 使用Winograd卷积算法，计算前向、后向卷积速度更快； 支
上篇笔记里(基于硅光芯片的深度学习)提到：深度学习中涉及到大量的矩阵乘法。今天主要对此展开介绍。
Facebook发布了一个开源框架，叫QNNPACK，是手机端神经网络计算的加速包。
gpu对于机器学习是必不可少的。可以通过AWS或谷歌cloud轻松地启动这些机器的集群。NVIDIA拥有业内领先的GPU，其张量核心为 V100和 A100加速哪种方法最适合你的神经网络?为了以最低的
tensorflow是谷歌开源的人工智能库，有最完善的生态支持。是进行人工智能领域开发和科研的必备工具。本文在windows10下，借助anacondaAnaconda安装和使用，安装tensorflow2.0。
参考相关网站： http://cs231n.github.io/convolutional-networks/
“Linear Algebra review(optional)——Matrix multiplication properties”
矩阵中每一个数都和这个常数相乘，这个意义上矩阵除以常数也没问题。不过从解方程的意义上讲，矩阵乘以常数之后还是一样的矩阵。
量子化学计算中除了有大量的线性代数矩阵运算，也有一些张量计算。这些常见的张量计算出现在Fock算符构建、DIIS以及能量对坐标的一、二阶导数上。除此之外张量运算知识也用在Machine Learning以及一些特定的量化计算方法上。张量运算逐渐成为了必备的知识。
,我们依然可以使用矩阵消元的形式来求解，只不过要比我们之前提到的矩阵消元多做一些消元而已，这就是Gauss-Jordan法。
矩阵相信大家都知道，是线性代数中的知识，就是一系列数集。顾名思义，数字组成的矩形，例如：
问：如何理解 NVIDIA 新 GPU 架构 Turing 的 Tensor Core？
选自Medium 机器之心编译 参与：蒋思源 本文从向量的概念与运算扩展到矩阵运算的概念与代码实现，对机器学习或者是深度学习的入门者提供最基础，也是最实用的教程指导，为以后的机器学习模型开发打下基础。 在我们学习机器学习时，常常遇到需要使用矩阵提高计算效率的时候。如在使用批量梯度下降迭代求最优解时，正规方程会采用更简洁的矩阵形式提供权重的解析解法。而如果不了解矩阵的运算法则及意义，甚至我们都很难去理解一些如矩阵因子分解法和反向传播算法之类的基本概念。同时由于特征和权重都以向量储存，那如果我们不了解矩阵运算
问题描述 给定n个矩阵：A1,A2,...,An，其中Ai与Ai+1是可乘的，i=1，2...，n-1。确定计算矩阵连乘积的计算次序，使得依此次序计算矩阵连乘积需要的数乘次数最少。 ---- 矩阵乘法
作者： Kaz Sato（谷歌云Staff Developer Advocate） Cliff Young（谷歌大脑软件工程师） David Patterson（谷歌大脑杰出工程师） 谷歌搜索，街景，
本文主要讨论神魔是矩阵和向量，谈谈如何加减乘矩阵及向量，讨论逆矩阵和转置矩阵的概念！！如果十分熟悉这些概念，可以很快的浏览一遍，如果对这些概念有些许的不确定，可以细看一下，慢慢咀嚼！ ##3.1 矩阵和向量 如图 ：这个 ：这个 是 4×2矩阵 ，即 4行 2列，如 m为行， 为行， n为列，那么 为列，那么 为列，那么 m×n即 4×2 矩阵的维数即行数×列数 矩阵元素（矩阵项）： ##3.2 加法 和标量乘加法 矩阵的加法：行列数相等的可以加。 矩阵的乘法：每个元素都要乘 组合算法也类似
python主要依赖第三方库numpy,其中np.array和np.mat有区别，主要体现在：
教科书告诉你，计算规则是，第一个矩阵第一行的每个数字（2和1），各自乘以第二个矩阵第一列对应位置的数字（1和1），然后将乘积相加（ 2 x 1 + 1 x 1），得到结果矩阵左上角的那个值3。
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