發(fā)布時間：2018-01-05 17:33

  本文關(guān)鍵詞：面向深度學(xué)習(xí)擴展算法的編譯優(yōu)化方法　出處：《吉林大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

  更多相關(guān)文章： 深度學(xué)習(xí) 優(yōu)化 GPU編程 并行編程 領(lǐng)域編程語言

【摘要】：近些年來隨著人工智能的發(fā)展,以及大數(shù)據(jù)的廣泛應(yīng)用,深度學(xué)習(xí)技術(shù)得到快速的發(fā)展。深度學(xué)習(xí)技術(shù)因為其自身在很多方面預(yù)測準(zhǔn)確的優(yōu)勢,在自然語言處理、圖形識別、智能機器人,推薦引擎、語音翻譯、自動駕駛等眾多領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用。深度學(xué)習(xí)的研究雖然取得了很大的成果,但并不代表深度學(xué)習(xí)方法可以用來解決一切問題,深度學(xué)習(xí)方法本身在實際應(yīng)用中仍然存在一些問題,例如如何更好地提取表示特征;如何提高網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測能力;如何提高網(wǎng)絡(luò)模型的效率,減少內(nèi)存的使用,時間的消耗等。并且如果要將深度學(xué)習(xí)應(yīng)用到更廣泛的平臺和領(lǐng)域中,模型的大小,擴張性,平臺的適用性以及模型的執(zhí)行效率將是非常重要的問題。如今很多深度學(xué)習(xí)的研究對于深度學(xué)習(xí)模型的效率提升有了很大的幫助,通過網(wǎng)絡(luò)模型的優(yōu)化改進(jìn),庫函數(shù)的優(yōu)化,硬件優(yōu)化支持,高效的編程框架的使用等多個方面提出對深度學(xué)習(xí)方法的優(yōu)化,以提高深度學(xué)習(xí)模型的運行速度。本文中將從以下幾個方面提出對深度學(xué)習(xí)擴展方法的優(yōu)化研究:1.本文針對深度學(xué)習(xí)中用于物體檢測與分類的深度學(xué)習(xí)模型Faster RCNN現(xiàn)有的實現(xiàn)版本,使用C++語言重構(gòu)使用Python實現(xiàn)的版本,通過高性能編程語言的使用來縮短模型的檢測時間。2.通過引入GPU編程將Faster RCNN模型中擴展部分可以進(jìn)行并行處理的部分重構(gòu)進(jìn)行并行處理,在深度學(xué)習(xí)應(yīng)用中,需要大量的數(shù)據(jù)計算,在大量有并行性的數(shù)據(jù)計算中并行處理要比串行處理帶來更高的效率。并且在GPU編程與CPU編程中,合理調(diào)整數(shù)據(jù)在CPU和GPU中的執(zhí)行順序,減少GPU與CPU之間數(shù)據(jù)的頻繁傳送帶來的開銷。3.針對特殊的應(yīng)用場景,可以使用一些特殊的預(yù)處理方法,對深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,減少模型中實際運算的數(shù)據(jù)量。本文中針對Faster RCNN在物體檢測中的應(yīng)用,以智能視頻監(jiān)控為實際應(yīng)用場景,通過使用GMM高斯混合模型,先對視頻分割出的圖像,進(jìn)行背景消除建模處理,只保留圖像的前景部分,通過減少模型的計算量來實現(xiàn)模型的運行時間的壓縮。4.鑒于GPU編程需要一定的基礎(chǔ),并且需要根據(jù)經(jīng)驗對并行區(qū)域進(jìn)行手動編程,本文通過擴展領(lǐng)域編程語言Para C來使其支持深度學(xué)習(xí)中的常用算法,并以Faster RCNN為實例,擴展Para C的基礎(chǔ)操作,使得其支持Faster RCNN中實現(xiàn)方法代碼的自動并行性轉(zhuǎn)換。本文通過介紹深度學(xué)習(xí)的發(fā)展?fàn)顩r,并以深度學(xué)習(xí)中的Faster RCNN的實景應(yīng)用為例,對深度學(xué)習(xí)所使用到的算法以及擴展算法提出多方面的優(yōu)化,并通過多次實驗對比優(yōu)化收益。
[Abstract]:In this paper , the optimization of deep learning method is presented in this paper . In this paper , the general algorithm in deep learning is supported by the programming language Para C , and the basic operation of Para C is extended to support the automatic parallel conversion of the method codes in the RCNN .

【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP181;TP391.41

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本文編號：1384145