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第一課：為什麼要進行案例研究？ 上週我們學習了一些基本結構模組，例如卷積層，池化層和全連線層。事實證明，過去幾年的計算機視覺研究已經著手於如何將這些基礎結構模組組合起來以形成高效的神經網路，讓你自己受到啟發

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谷歌人工智慧研究團隊昨天宣佈開源GPipe，這是一個分散式機器學習庫，用於在Lingvo框架下有效地訓練大規模深度神經網路模型。 GPipe利用同步隨機梯度下降和管道並行性進行訓練。它將網路層劃分為加速器和

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一直想將前段時間研究fabric1.0原始碼的一些心得體會分享出來，一是在寫的過程中自己可以加深理解，二是有些地方程式碼是看過了，但是總感覺看得不到位，沒到火候。 看過1.0的同學應該知道，shim與cc與pee

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