神經網路電腦最低配置

Ⅰ 的卷積神經網路，使用什麼配置的電腦比較好

卷積神經網路有以下幾種應用可供研究：
1、基於卷積網路的形狀識別
物體的形狀是人的視覺系統分析和識別物體的基礎，幾何形狀是物體的本質特徵的表現，並具有平移、縮放和旋轉不變等特點，所以在模式識別領域，對於形狀的分析和識別具有十分重要的意義，而二維圖像作為三維圖像的特例以及組成部分，因此二維圖像的識別是三維圖像識別的基礎。
2、基於卷積網路的人臉檢測
卷積神經網路與傳統的人臉檢測方法不同，它是通過直接作用於輸入樣本，用樣本來訓練網路並最終實現檢測任務的。它是非參數型的人臉檢測方法，可以省去傳統方法中建模、參數估計以及參數檢驗、重建模型等的一系列復雜過程。本文針對圖像中任意大小、位置、姿勢、方向、膚色、面部表情和光照條件的人臉。
3、文字識別系統
在經典的模式識別中，一般是事先提取特徵。提取諸多特徵後，要對這些特徵進行相關性分析，找到最能代表字元的特徵，去掉對分類無關和自相關的特徵。然而，這些特徵的提取太過依賴人的經驗和主觀意識，提取到的特徵的不同對分類性能影響很大，甚至提取的特徵的順序也會影響最後的分類性能。同時，圖像預處理的好壞也會影響到提取的特徵。

Ⅱ 運行神經網路的機器需要什麼配置

不是單機器配置的問題，主要看你的數據量和你打算干什麼了，數據量不大並且要求實時性不高的話普通台式機就行。
但是如果要求實時性強，什麼CPU都有壓力，應當使用GPU進行加速。
如果是數據量超大，可以考慮使用集群進行分布式運算。

Ⅲ 訓練一個圖像識別分類的卷積神經網路，使用什麼配置的電腦比較好

看你的描述這么專業，最後怎麼問的有點外行，既然系統做圖像識別的學習，肯定是需要大數據配合，電腦哪裡處理的了，要用伺服器，如果是初級應用，那麼性能不一定要多強，兩台入門級的伺服器吧，因為可以支持多線程處理，為了節約，可以買國產的塔式伺服器，便宜而且可以不用機櫃，現在的伺服器大多也都是千兆網卡了，不用特意要求，主要在內存和硬碟，現在的伺服器瓶頸就是數據讀取速度，資金允許就配固態盤做數據盤，配合前兆網卡和兩台伺服器處理能力，完美的學習環境。

Ⅳ 高手幫我推薦一下配置什麼樣的電腦可以很好的運行MATLAB的神經網路啊

我用過的配置:至強3.0*2，DDR 1G，60G*2，這是我的實驗室（的伺服器）用來做模擬計算用的效果相當不錯，當然我自己有一台P4 2.93G，宇詹DDR 512M*2，ST80G ATI850XT用起來也沒問題，其實只要CPU、顯卡夠用就行，但是內存一定要稍微富裕點，該死的MATLAB載入太多使用內存量巨大。

Ⅳ 運行神經網路的機器需要什麼配置

摘要 您好~這道問題問得很好，我需要一點時間編輯答案，還請您耐心等待一下。

Ⅵ 深度學習 對硬體的要求

之前熱衷於學習理論知識，目前想跑代碼了發現不知道從何下手，自己電腦上搭建的平台基本就是個擺設，因為跑不起來呀。今天我們就來看看想做深度學習應該怎麼下手。

首先了解下基礎知識：
1、深度學慣用cpu訓練和用gpu訓練的區別
（1）CPU主要用於串列運算；而GPU則是大規模並行運算。由於深度學習中樣本量巨大，參數量也很大，所以GPU的作用就是加速網路運算。

（2）CPU算神經網路也是可以的，算出來的神經網路放到實際應用中效果也很好，只不過速度會很慢罷了。而目前GPU運算主要集中在矩陣乘法和卷積上，其他的邏輯運算速度並沒有CPU快。

目前來講有三種訓練模型的方式：
1. 自己配置一個「本地伺服器」，俗稱高配的電腦。
這個選擇一般是台式機，因為筆記本的「高配」實在是太昂貴了，同一個價格可以買到比筆記本好很多的配置。如果是長期使用，需要長期從事深度學習領域的研究，這個選擇還是比較好的，比較自由。
①
預算一萬以內的機器學習台式機/主機配置：

②
從李飛飛的課程里，可以看到她的電腦配置，這個配置是機器學習的基本設置。

內存：4X8G
顯示卡： 兩個NV GTX 1070

硬碟： HDD一個， SSD兩個

③ 配置主機需要了解的參數（在上一篇博客中已經詳細介紹了各個參數的含義）：
GPU：一個好的GPU可以將你的訓練時間從幾周縮減成幾天，所以選GPU一定要非常慎重。可以參看GPU天梯榜，都是一些比較新的型號具有很強的性能。
在英偉達產品系列中，有消費領域的GeForce系列，有專業繪圖領域的Quadro系列，有高性能計算領域的Tesla系列，如何選擇？有論文研究，太高的精度對於深度學習的錯誤率是沒有提升的，而且大部分的環境框架都只支持單精度，所以雙精度浮點計算是不必要，Tesla系列都去掉了。從顯卡效能的指標看，CUDA核心數要多，GPU頻率要快，顯存要大，帶寬要高。這樣，最新Titan
X算是價格便宜量又足的選擇。
CPU：總的來說，你需要選擇一個好的GPU，一個較好的CPU。作為一個高速的串列處理器，常用來作為「控制器」使用，用來發送和接收指令，解析指令等。由於GPU內部結構的限制，使得它比較適合進行高速的並行運算，而並不適合進行快速的指令控制，而且許多的數據需要在GPU和CPU之間進行存取，這就需要用到CPU，因為這是它的強項。
內存條：主要進行CPU和外設之間的數據交換，它的存取速度要比硬碟快好幾倍，但是價格比較昂貴，通常會和容量成正比。內存大小最起碼最起碼最起碼要大於你所選擇的GPU的內存的大小（最好達到顯存的二倍，當然有錢的話越大越好）。在深度學習中，會涉及到大量的數據交換操作（例如按batch讀取數據）。當然你也可以選擇將數據存儲在硬碟上，每次讀取很小的batch塊，這樣你的訓練周期就會非常長。常用的方案是「選擇一個較大的內存，每次從硬碟中讀取幾個batch的數據存放在內存中，然後進行數據處理」，這樣可以保證數據不間斷的傳輸，從而高效的完成數據處理的任務。
電源問題：一個顯卡的功率接近300W，四顯卡建議電源在1500W以上，為了以後擴展，可選擇更大的電源。
固態硬碟：作為一個「本地存儲器」，主要用於存儲各種數據。由於其速度較慢，價格自然也比較便宜。建議你選擇一個較大容量的硬碟，通常會選擇1T/2T。一個好的方法是：「你可以利用上一些舊的硬碟，因為硬碟的擴展十分簡單，這樣可以節省一部分資金。」

Ⅶ 學計算機用商務本還是游戲本

計算機專業也分為很多方向，比如大數據、移動軟體開發、軟體開發、人工智慧等。
一般來說，軟體開發、網路工程等專業，選擇輕薄本就夠了，因為大多時候就是寫代碼，在本地跑一點小程序。
而像是大數據、移動軟體開發等，對內存要求高，建議選擇16G內存的筆記本，同時可拓展內存的筆記本最佳。
人工智慧、神經網路等方向，因為需要用到GPU運算，一般需要用到獨立顯卡，選擇游戲本的話需要選擇比較好的游戲本，建議選擇租用GPU伺服器或台式機+獨顯會更好。綜上學計算機買台式機不會出錯。
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Ⅷ 神經網路是一種控制方式他的硬體如何選型

通常，神經網路都是通過編程實現的，因為神經網路本質上是種數學模型。但是，當前已經有硬體實現方案，即FPGA現場可編程門陣列來實現。
人工神經網路作為一種新型的信息處理系統，由於基於傳統軟體實現，存在並行程度低和速度慢的缺點，使神經網路的實現不能滿足實時性的要求，造成了理論研究與實際應用脫節。另外，用軟體實現神經網路所需計算機體積龐大，不適合嵌入式場合的應用。而神經網路的硬體實現的最大特點就是體現了系統的並行性，處理速度快，易於滿足實時性要求。另外，演算法的復雜程度以及在實際工程中應用的可行性仍需要通過硬體的實現效果來檢驗。因此，神經網路的硬體實現意義重大。
FPGA 現場可編程門陣列是一個具有大量通用邏輯單元的器件，並且它的內部邏輯可以根據實際需要進行相應的改變。這種可重新配置的結構特徵非常適合實現神經網路。

Ⅸ 玩lol台式電腦配置推薦，預算3000左右。

配置一：3000元左右台式電腦配置清單

CPU：R5 3500X原盒880
散熱：酷冷至尊T400 90
主板：微星B450M A PRO MAX 499
內存：十銓16G 2666 DDR4 360
固態：西數SN550 250G NVME 339
顯卡：七彩虹1650 SUPER 4G 1100
機箱：玩嘉冰刃 119
電源：骨伽XTC400W 220
合計：3637元

配置二：3000元左右台式電腦配置清單

CPU：i3 10100散片750
散熱：DK03 45
主板：微星H410M A PRO 499
內存：十銓16G 2666 DDR4 360
固態：西數240G SATA 230
顯卡：映眾1650 SUPER 4G黑金1100
機箱：玩嘉冰刃 119
電源：骨伽XTC400W 220
合計：3384元

配置三：3000元左右台式電腦配置清單

CPU：AMD R3 3100散=615
主板：微星B450M A PRO MAX =439
散熱：AMD 原裝銅底=25
內存：科賦CJR 2666 8G*2=350
固態：鎧俠(東芝)TC10 240G=205
顯卡：七彩虹1650SUPER GAMING GT=1099
電源：安鈦克BP400=219
機箱：鑫谷靈致V 139
合計：3095元

配置四：3000元左右台式電腦配置清單

CPU：I3 10100散=700
散熱：九州風神玄冰智能=60
主板：技嘉H410M S2=480
內存：威剛8G DDR4 2666=180
固態：西數240G=230
顯卡：影馳1650 Super 4G驍將=1150
電源：航嘉SUPER500N=210
機箱：動力火車傳祺=100
合計：3110元

配置五：3000元左右台式電腦配置清單

CPU：INTEL I5 9400F散 =(910)
主板：華碩B365M-K M.2 =(500)
內存：威剛 8G 2666 DDR4 =(170)
硬碟: WD240G M.2 固態硬碟 =(230)
顯卡: 索泰GTX1650 4G 毀滅者 =(950)
機箱: 贏派黑金5 流光黑色 =(170)
電源：安鈦克BP450額定 =(230)
散熱器：九洲風神玄冰300 =（70）
合計：3220元