w***g
发帖数: 5958 | 1 现在titan xp还能拼专业计算卡。volta一出，必然没有对应性能的便宜游戏卡，
业余玩家穷一点的都得完蛋啦。 |
w*****r
发帖数: 197 | 2 建议囤几块刚出的Titan V，以后的消费级GPU很有可能就没有tensor core了。
https://news.ycombinator.com/item?id=16002068
也有可能老黄会在gamer和企业用户之间，为深学散户再开一条产品线。Titan V 3000
刀的价位看起来像这个套路。 |
w***g
发帖数: 5958 | 3 3000刀，一块都买不起。只能指望老黄出学生卡了。
话说博后可以去老黄那里申一个免费的titan xp玩。
：建议囤几块刚出的Titan V，以后的消费级GPU很有可能就没有tensor core了。
：https://news.ycombinator.com/item?id=16002068 |
g****t
发帖数: 31659 | 4 现在这些硬件支持大规模复数神经网吗？
【在 w***g 的大作中提到】
: 现在titan xp还能拼专业计算卡。volta一出，必然没有对应性能的便宜游戏卡，
: 业余玩家穷一点的都得完蛋啦。
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w***g
发帖数: 5958 | 5 应该没有硬件支持吧。负数线性代数有比实数本质上好的地方吗？
我一般就是模和角度拆成两个channel算了。
【在 g****t 的大作中提到】
: 现在这些硬件支持大规模复数神经网吗？
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g****t
发帖数: 31659 | 6 LSTM的标准形式
c(t)=f*c(t-1)+... .....[1]
例如c有三个元素，x,y
f也有三个元素的,f1,f2
星号是element wise乘法.
不是矩阵.
这些元素之间的线性组合不能反映出来。
例如sin（t）的实数方程是：
x'=y
y’=－x
不fit in [1]
LSTM这样设计是为了对角元素小于1，对稳定性有一定帮助。
但是表示能力可能成问题。
这问题我用别的办法解决了。
但如果能用复数会好很多。比较方便.
【在 w***g 的大作中提到】
: 应该没有硬件支持吧。负数线性代数有比实数本质上好的地方吗？
: 我一般就是模和角度拆成两个channel算了。
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w***g
发帖数: 5958 | 7 现在的神经网络不是这样的。
RNN的话，f是矩阵，*是矩阵乘法。LSTM还要复杂的多。
外面还要再套几层普通网络。
【在 g****t 的大作中提到】
: LSTM的标准形式
: c(t)=f*c(t-1)+... .....[1]
: 例如c有三个元素，x,y
: f也有三个元素的,f1,f2
: 星号是element wise乘法.
: 不是矩阵.
: 这些元素之间的线性组合不能反映出来。
: 例如sin（t）的实数方程是：
: x'=y
: y’=－x
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x****u
发帖数: 44466 | 8 老黄这个垄断地位其实很脆弱，沙丘上城堡
如果自己作死，倒塌会非常快
【在 w***g 的大作中提到】
: 3000刀，一块都买不起。只能指望老黄出学生卡了。
: 话说博后可以去老黄那里申一个免费的titan xp玩。
:
: ：建议囤几块刚出的Titan V，以后的消费级GPU很有可能就没有tensor core了。
: ：https://news.ycombinator.com/item?id=16002068
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L****8
发帖数: 3938 | 9 什么能替代？ tpu? amd? intel?
【在 x****u 的大作中提到】
: 老黄这个垄断地位其实很脆弱，沙丘上城堡
: 如果自己作死，倒塌会非常快
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