赶快加入DNN深度神经网络项目组~

AMD异构开发 2014-10-20 03:36:09

加精

职位介绍：

AMD公司中国研究实验室正在寻求 DNN 深度神经网络实习生。工作内容将是一个前沿，非常复杂的项目，它在业界和学术界拥有重要的地位。我们的目标是实现和优化它的新系统。这是一组项目，由AMD的研究人员，工程师和实习生一起组成。希望您在硬件和基于GPU的软件专业知识方面拥有深厚的技术背景，并对这样的研究有浓厚的兴趣，如果您有GPU编程和优化经验，我们将非常欢迎您的加入。

职位要求：

主要技能有：良好的C / C+ +编程技巧和英语沟通技巧。熟悉一些机器学习算法和神经网络技术的优先考虑。
计算机科学或相关专业本科及以上学历。

实习时间
至少3个月，20h每周。如果表现良好，AMD可提供长期实习生职位。

工作地点：北京

如果您对以上职位感兴趣，欢迎将您的简历发送至liuyp@csdn.com。

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luqinfeng 2014-11-07

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高端，厉害啊

liuhaifeng2014 2014-11-07

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挺好，值得研究

提香 2014-11-06

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Vengo_M 2014-10-30

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像我这么菜的怎么和你们愉快的玩耍

hope__2008 2014-10-29

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不錯

xusir98 2014-10-28

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jerery 2014-10-28

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呵呵，高级项目

s4491039 2014-10-27

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好很好！！！！！！

RK_940806 2014-10-27

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顶！！！！！！

guominjian 2014-10-27

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很好很好很好

han94 2014-10-27

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不错.....

w505350 2014-10-27

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不错，我去~~

nettman 2014-10-27

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呵呵，高级项目

joyhen 2014-10-27

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高端，帮顶

深度神经网络（DNN）是一种多层神经网络，通过将多个神经元连接在一起，形成一种深度结构。DNN可以用于处理各种类型的数据，包括图像、文本、语音等。在深度神经网络中，隐含层的数量和每层的神经元数量可以视具体任务和数据类型而定。DNN的训练过程通常采用反向传播算法和梯度下降优化方法，通过不断地调整神经网络的参数，以最小化预测误差和损失函数。深度神经网络具有多个非线性映射的特征变换，可以对高度复杂的函数进行拟合。相比浅层建模方式，深层建模能更细致高效的表示实际的复杂非线性问题。

深度神经网络（Deep Neural Networks，以下简称DNN） 神经网络发展第一代神经网络又称为感知器，由科学家Frank Rosenblatt发明于1950至1960年代，它的算法只有两层，输入层输出层，，主要使用的是一种叫做sigmoid神经元（sigmoid neuron）的神经元模型，主要是线性结构。它不能解决线性不可分的问题，如异或操作。为了解决第一代神经网络的缺陷，在1980年左右提出第二代神经网络多层感知器（MLP）。和第一代神经网络相比，第二代在输入输出层之间有增加了

（DNN）深度神经网络 简介 DNN是指深度神经网络。与RNN循环神经网络、CNN卷积神经网络的区别就是DNN特指全连接的神经元结构，并不包含卷积单元或是时间上的关联。 神经网络简史 神经网络技术起源于上世纪五、六十年代，当时叫感知机（perceptron），拥有输入层、输出层和一个隐含层。输入的特征向量通过隐含层变换达到输出层，在输出层得到分类结果。但是，Rosenblatt

模式识别 | MATLAB实现DNN深度神经网络模式分类识别

层层深入，循序渐进来理解深度神经网络

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