Галлюцинируй как Трамп, или мини-анализ Рекуррентных Нейронных Сетей

[@svistkovr]

Хочу также отметить тот момент, что все ниже перечисленное исполнялось на моем лаптопе MacBook Pro(2015), где нет NVIDIA GPU

Сталкивался с подобной задачей на таком же Макбуке.
Apple уже интегрировала в свои системы такие замечательные вещи как OpenCL и Accelerate Framework

Я использовал в тренировке нейронной сети на видеопотоке — чтоб могла распознавать конкретные объекты.

Ускорение значительное дает, без сильных задержек (можно обрабатывать в несколько Background потоков).

[@alextavgen]

Огромное спасибо. Не знал, поскольку на лапропе особо обучение не проводил. Торч интегрируется с OpenCL вполне неплохо.

[@Bas1l]

Кстати говоря, название статьи "The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks"—это аллюзия на известную статью "The Unreasonable Effectiveness of Mathematics in the Natural Sciences" (wiki).

[@alextavgen]

Спасибо, не заметил аллюзию. Кстати я сам Платонист в отношении математики, и то, что Бог грубо говоря был математик, меня и поражает больше всего.

[@rotor]

Вы взяли https://github.com/jcjohnson/torch-rnn
Сравнивали вот с этой библиотечкой https://github.com/Element-Research/rnn?
Если да, можете пару слов сказать о ваших впечатлениях. Какая удобнее, качественнее вам показалась и почему.

[@alextavgen]

Я как раз сейчас более тесно ознакамливаюсь со второй библиотекой. И она более гибкая в плане построения архитектур сети. Я постараюсь попозже ответить на этот вопрос, когда закончу с тренингами новых моделей.