Hoe de beste NVIDIA GPU voor Deep Learning te kiezen

I. Inleiding tot Deep Learning en NVIDIA-GPU's

A. Belang van GPU's in Deep Learning

Deep Learning is een fundamentele techniek geworden in het veld van kunstmatige intelligentie, waardoor machines kunnen leren en complexe taken met menselijke nauwkeurigheid kunnen uitvoeren. Aan de basis van Deep Learning liggen kunstmatige neurale netwerken, die enorme rekenkracht vereisen om te trainen en uit te voeren. Traditionele CPU's hebben vaak moeite om bij te blijven met de eisen van Deep Learning, wat heeft geleid tot de opkomst van Graphics Processing Units (GPU's) als de ideale hardware voor dit soort werklasten.

GPU's excelleren in de sterk parallelle berekeningen die vereist zijn voor Deep Learning, zoals matrixvermenigvuldiging en convolutiebewerkingen. Door gebruik te maken van het grote aantal cores en de high-throughput-geheugen beschikbaar in moderne GPU's, kunnen Deep Learning-modellen veel efficiënter worden getraind en ingezet in vergelijking met op CPU-gebaseerde oplossingen. Dit is een belangrijke drijfveer geweest bij de snelle vooruitgang en breed gebruik van Deep Learning in verschillende domeinen, waaronder computervisie, natuurlijke taalverwerking en spraakherkenning.

B. Overzicht van NVIDIA's GPU-lijn voor Deep Learning

NVIDIA is vooropgegaan in de ontwikkeling van GPU's voor Deep Learning en biedt een uitgebreid assortiment grafische kaarten die zijn ontworpen om te voldoen aan de diverse behoeften van de Deep Learning-gemeenschap. Van high-end werkstation-klasse GPU's tot betaalbare opties voor persoonlijk gebruik, de GPU-aanbiedingen van NVIDIA bieden een scala aan prestaties en mogelijkheden om te voldoen aan verschillende Deep Learning-eisen.

In deze tutorial zullen we de belangrijkste NVIDIA GPU-architecturen en modellen verkennen die bijzonder geschikt zijn voor Deep Learning-toepassingen. We zullen ingaan op de technische details, prestatiekenmerken en gebruikssituaties van deze GPU's, zodat u een weloverwogen beslissing kunt nemen bij het selecteren van de optimale hardware voor uw Deep Learning-projecten.

II. NVIDIA GPU-architecturen voor Deep Learning

A. NVIDIA Volta Architecture

1. Belangrijkste kenmerken en verbeteringen ten opzichte van eerdere architecturen

De NVIDIA Volta-architectuur, geïntroduceerd in 2017, betekende een belangrijke sprong vooruit in GPU-ontwerp voor Deep Learning-workloads. Enkele van de belangrijkste kenmerken en verbeteringen ten opzichte van eerdere architecturen zijn onder andere:

Verhoogd aantal CUDA-cores: Volta-GPU's hebben aanzienlijk meer CUDA-cores in vergelijking met eerdere generaties, waardoor er meer ruwe rekenkracht beschikbaar is.
Verbeterd geheugensubsysteem: Volta-GPU's maken gebruik van high-bandwidth HBM2-geheugen, waardoor er aanzienlijk hogere geheugenbandbreedte en lagere latentie zijn in vergelijking met GDDR5/X-geheugen dat gebruikt werd in eerdere architecturen.
Verbeterde prestaties van Deep Learning: Volta introduceerde de Tensor Core, een gespecialiseerde hardware-eenheid ontworpen om Deep Learning-operaties zoals matrixvermenigvuldiging en convolutie te versnellen.

2. Prestatie- en efficiëntiewinsten voor Deep Learning

De architectonische verbeteringen in de Volta-architectuur vertaalden zich in aanzienlijke prestatie- en efficiëntieverbeteringen voor Deep Learning-workloads. Volta-gebaseerde GPU's, zoals de NVIDIA V100, toonden aanzienlijke versnellingen in training en inferentietaken vergeleken met GPU's uit voorgaande generaties.

Bijvoorbeeld, de NVIDIA V100-GPU kan tot 120 teraflops aan Deep Learning-prestaties leveren, wat meer dan een 5x verbetering is ten opzichte van de vorige generatie NVIDIA Pascal-architectuur. Deze prestatieboost, in combinatie met de verbeterde energie-efficiëntie van de Volta-architectuur, maakt Volta-gebaseerde GPU's zeer aantrekkelijk voor zowel het trainen als implementeren van Deep Learning-modellen.

3. Tensor Cores en hun impact op Deep Learning

De introductie van Tensor Cores in de Volta-architectuur heeft een grote invloed gehad op de prestaties van Deep Learning. Tensor Cores zijn gespecialiseerde hardware-eenheden ontworpen om matrixvermenigvuldiging en accumulatiebewerkingen te versnellen, die de kern vormen van veel Deep Learning-algoritmes.

Tensor Cores kunnen deze bewerkingen met hogere precisie en efficiëntie uitvoeren in vergelijking met traditionele CUDA-cores. Ze ondersteunen mixed-precision-berekening, waardoor het gebruik van lagere precisie datatypes (zoals FP16 of INT8) mogelijk is terwijl er toch resultaten met hoge precisie worden behouden, waardoor de prestaties en energie-efficiëntie verder worden verbeterd.

De impact van Tensor Cores op Deep Learning-workloads is aanzienlijk. Ze kunnen tot 12x versnelling bieden in training en tot 6x versnelling in inferentie vergeleken met GPU's uit voorgaande generaties zonder Tensor Cores.

B. NVIDIA Turing-architectuur

1. Vooruitgang op het gebied van ray tracing en AI-versnelde graphics

Hoewel de Turing-architectuur, geïntroduceerd in 2018, primair was ontworpen om real-time ray tracing en graphics prestaties te verbeteren, bevatte het ook verschillende verbeteringen die relevant waren voor Deep Learning-workloads.

Turing introduceerde RT Cores, gespecialiseerde hardware-eenheden die zijn toegewijd aan het versnellen van ray tracing-bewerkingen. Bovendien hadden Turing-GPU's Tensor Cores, vergelijkbaar met die geïntroduceerd in de Volta-architectuur, om hardware-versnelde AI-inferentiemogelijkheden te bieden.

2. Tensor Cores en hun rol in Deep Learning

De Tensor Cores in de Turing-architectuur zijn een evolutie van de Tensor Cores die te vinden zijn in Volta, met verschillende verbeteringen om de prestaties en efficiëntie voor Deep Learning-taken te verbeteren.

Turing Tensor Cores ondersteunen extra datatypes, zoals INT8 en INT4, wat het bereik van deep learning-modellen die kunnen profiteren van hardwareversnelling vergroot. Ze bieden ook verbeterde doorvoer en energie-efficiëntie in vergelijking met de Volta Tensor Cores.

3. Prestatievergelijking met Volta-architectuur

Hoewel de Turing-architectuur voornamelijk gericht was op verbeteringen op het gebied van graphics en ray tracing, toonde het ook opmerkelijke prestatieverbeteringen voor Deep Learning-workloads in vergelijking met de vorige generatie Volta-architectuur.

Benchmarks hebben aangetoond dat Turing-gebaseerde GPU's, zoals de NVIDIA RTX 2080 Ti, tot 50% hogere prestaties kunnen leveren in bepaalde Deep Learning-taken in vergelijking met de NVIDIA V100 (Volta-gebaseerde) GPU, vooral in inferentie-scenario's.

De combinatie van Tensor Cores, verbeterd geheugensubsysteem en andere architectonische verbeteringen in Turing dragen bij aan deze prestatieverbeteringen, waardoor Turing-gebaseerde GPU's een overtuigende optie zijn voor zowel real-time graphics als Deep Learning-toepassingen.

C. NVIDIA Ampere-architectuur

1. Architecturale veranderingen en verbeteringen

De NVIDIA Ampere-architectuur, geïntroduceerd in 2020, vertegenwoordigt de nieuwste generatie GPU-ontwerp van NVIDIA en bouwt voort op het succes van de Volta- en Turing-architecturen. Enkele van de belangrijkste architecturale veranderingen en verbeteringen in Ampere zijn onder andere:

Verhoogd aantal CUDA-cores: Ampere-GPU's hebben aanzienlijk meer CUDA-cores, waardoor er meer ruwe rekenkracht beschikbaar is.
Verbeterde Tensor Cores: De Tensor Cores in Ampere zijn verder geoptimaliseerd, met hogere doorvoer en uitgebreidere ondersteuning voor aanvullende datatypes, zoals BF16.
Verbeterd geheugensubsysteem: Ampere-GPU's maken gebruik van HBM2E-geheugen van de volgende generatie, waardoor er nog hogere geheugenbandbreedte en -capaciteit zijn in vergelijking met vorige generaties.
Verhoogde energie-efficiëntie: De Ampere-architectuur is ontworpen met een focus op energie-efficiëntie, waardoor er hogere prestaties mogelijk zijn met behoud of zelfs vermindering van het stroomverbruik.

2. Tensor Cores en hun verbeterde mogelijkheden

De Tensor Cores in de Ampere-architectuur vertegenwoordigen een significante vooruitgang ten opzichte van de Tensor Cores die te vinden zijn in Volta en Turing. Enkele van de belangrijkste verbeteringen zijn:

Verhoogde doorvoer: Ampere Tensor Cores kunnen tot 2x hogere doorvoer leveren voor Deep Learning-bewerkingen in vergelijking met de vorige generatie.
Uitgebreide ondersteuning voor datatypes: Naast FP16 en INT8 ondersteunen Ampere Tensor Cores het BF16 (Brain Floating-Point)-datataype, wat prestatievoordelen kan bieden voor bepaalde Deep Learning-modellen.
Verbeterde efficiëntie: De Ampere Tensor Cores zijn energiezuiniger, waardoor er hogere prestaties mogelijk zijn binnen hetzelfde vermogensbereik.

Deze verbeteringen aan de Tensor Cores, in combinatie met de algehele architecturale verbeteringen in Ampere, dragen bij aan aanzienlijke prestatieverbeteringen voor Deep Learning-workloads.

3. Prestatiewinsten voor Deep Learning-toepassingen

Benchmarks hebben aangetoond dat de NVIDIA Ampere-architectuur, vertegenwoordigd door de NVIDIA A100 GPU, tot 2x prestatieverbetering kan bieden in deep learning-training en -inferentietaken in vergelijking met de vorige generatie NVIDIA Volta-architectuur.

Deze prestatieboost kan worden toegeschreven aan het verhoogde aantal CUDA-cores, verbeterde Tensor Cores, verbeterd geheugensubsysteem en andere architecturale verfijningen in het Ampere-ontwerp. Deze verbeteringen maken Ampere-gebaseerde GPU's zeer aantrekkelijk voor een breed scala aan deep learning-toepassingen, van grootschalige training in datacenters tot real-time inferentie aan de rand.

III. NVIDIA GPU-modellen voor Deep Learning

A. NVIDIA Quadro RTX-serie

1. Overzicht van het Quadro RTX-assortiment

De NVIDIA Quadro RTX-serie is het assortiment professionele GPU's van het bedrijf, ontworpen voor high-performance werkstations en zakelijke toepassingen, waaronder deep learning en AI-ontwikkeling.

De Quadro RTX-serie omvat verschillende modellen die elk zijn gericht op verschillende prestatie- en functievereisten. Deze GPU's zijn gebouwd op de Turing- en Ampere-architecturen, die een scala aan mogelijkheden en prestatieniveaus bieden om te voldoen aan de diverse behoeften van de professionele markt.

2. Quadro RTX 6000 en RTX 8000

a. Specificaties en mogelijkheden

De NVIDIA Quadro RTX 6000 en RTX 8000 zijn de vlaggenschipmodellen in de Quadro RTX-serie, ontworpen om exceptionele prestaties te bieden voor de meest veeleisende deep learning- en AI-workloads.

Enkele belangrijke specificaties van deze GPU's zijn onder andere:

Turing-gebaseerde architectuur met Tensor Cores
Tot 4.608 CUDA-cores- Tot 48 GB aan hoogbandbreedte GDDR6-geheugen
Ondersteuning voor geavanceerde functies zoals ray tracing en AI-versnelde graphics

Deze high-end Quadro RTX-modellen leveren uitstekende prestaties voor deep learning-training en inferentie, waardoor ze zeer geschikt zijn voor gebruik in professionele werkstations, onderzoekslaboratoria en implementaties op ondernemingsniveau.

b. Gebruiksscenario's en doeltoepassingen

De NVIDIA Quadro RTX 6000 en RTX 8000 zijn voornamelijk bedoeld voor de volgende gebruiksscenario's:

Deep learning model training en ontwikkeling
AI-aangedreven gegevensanalyse en visualisatie
High-performance computing (HPC) en wetenschappelijk rekenen
Virtual reality (VR) en augmented reality (AR) content creatie
Professionele 3D-visualisatie en rendering

Deze Quadro RTX-modellen worden vaak ingezet in gespecialiseerde werkstations, render farms en datacenters waar hun uitzonderlijke prestaties en enterprise-grade functies cruciaal zijn voor mission-critical deep learning en AI-toepassingen.

B. NVIDIA GeForce RTX Series

1. Overzicht van de GeForce RTX-lineup

De NVIDIA GeForce RTX-serie is het assortiment grafische kaarten dat het bedrijf aanbiedt voor consumenten, maar die ook indrukwekkende mogelijkheden biedt voor deep learning en AI-workloads. Hoewel ze niet primair gericht zijn op de professionele markt, bieden de GeForce RTX-GPU's een aantrekkelijke balans tussen prestaties, functies en kosteneffectiviteit.

De GeForce RTX-line-up bevat verschillende modellen, variërend van de meer betaalbare mid-range opties tot high-end vlaggenschipkaarten. Deze GPU's zijn gebaseerd op de Turing- en Ampere-architecturen, waardoor geavanceerde functies en prestaties naar de consumentenmarkt worden gebracht.

2. GeForce RTX 3080 en RTX 3090

a. Specificaties en mogelijkheden

De NVIDIA GeForce RTX 3080 en RTX 3090 zijn de huidige vlaggenschipmodellen in de GeForce RTX-serie en bieden uitzonderlijke prestaties voor zowel gaming als deep learning workloads.

Enkele belangrijke specificaties van deze GPU's zijn onder andere:

Architectuur gebaseerd op Ampere met verbeterde Tensor Cores
Tot 10.496 (RTX 3090) en 8.704 (RTX 3080) CUDA-cores
Tot 24 GB (RTX 3090) en 10 GB (RTX 3080) hoogbandbreedte GDDR6X-geheugen
Ondersteuning voor real-time ray tracing en AI-versnelde graphics

Deze krachtige GeForce RTX-modellen kunnen indrukwekkende prestaties leveren voor deep learning-training en inferentietaken, waarbij ze soms de mogelijkheden van de duurdere Quadro RTX-serie evenaren of zelfs overtreffen.

b. Vergelijking met Quadro RTX-modellen

Hoewel de Quadro RTX-serie voornamelijk gericht is op professioneel en zakelijk gebruik, bieden de GeForce RTX 3080 en RTX 3090 een aantrekkelijk alternatief voor deep learning workloads.

Vergeleken met de Quadro RTX 6000 en RTX 8000 bieden de GeForce RTX 3080 en RTX 3090 vergelijkbare of zelfs betere prestaties in veel deep learning benchmarks, vaak tegen een aanzienlijk lagere prijs. Dit maakt ze een aantrekkelijke optie voor individuele onderzoekers, kleine teams en startups die werken aan deep learning-projecten.

c. Geschiktheid voor Deep Learning

De NVIDIA GeForce RTX 3080 en RTX 3090 zijn zeer geschikt voor een breed scala aan deep learning-toepassingen, waaronder:

Training van complexe neurale netwerkmodellen
Implementatie van deep learning-modellen voor real-time inferentie
Versnelling van gegevensvoorbewerking en vergroting van pipelines
Experimentatie en prototyping van nieuwe deep learning-architecturen

Met hun indrukwekkende prestaties, geheugencapaciteit en ondersteuning voor geavanceerde functies zoals Tensor Cores kunnen deze GeForce RTX-modellen een kosteneffectieve oplossing bieden voor veel deep learning-workloads, waardoor ze een populaire keuze zijn binnen de deep learning-gemeenschap.

C. NVIDIA A-Series (Ampere) GPU's

1

Convolutionele Neurale Netwerken

Convolutionele Neurale Netwerken (CNN's) zijn een gespecialiseerd soort neurale netwerken die bijzonder geschikt zijn voor het verwerken en analyseren van visuele gegevens, zoals afbeeldingen en video's. CNN's zijn geïnspireerd op de structuur van de visuele cortex in de menselijke hersenen, die bestaat uit onderling verbonden neuronen die reageren op specifieke gebieden van het visuele veld.

De belangrijkste onderdelen van een CNN zijn:

Convolutional Layers: Deze lagen passen een reeks leerzame filters toe op de invoerafbeelding, waarbij elke filter een specifieke functie uit de afbeelding extraheert. De uitvoer van deze bewerking is een featuremap, die de ruimtelijke relatie tussen deze functies weergeeft.
Pooling Layers: Deze lagen verminderen de ruimtelijke grootte van de featuremaps, wat helpt om het aantal parameters en de hoeveelheid berekening in het netwerk te verminderen. De meest voorkomende pooling-operatie is max pooling, waarbij de maximale waarde uit een klein gebied van de featuremap wordt geselecteerd.
Fully Connected Layers: Deze lagen lijken op de lagen in een traditioneel neuraal netwerk, waarbij elke neuron in de laag verbinding maakt met alle neuronen in de vorige laag. Deze lagen worden gebruikt om de uiteindelijke classificatie- of regressietaak uit te voeren.

Hier is een voorbeeld van een eenvoudige CNN-architectuur voor beeld-classificatie:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
 
# Definieer het model
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))
 
# Compileer het model
model.compile(optimizer='adam',
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

In dit voorbeeld definiëren we een CNN-model dat 28x28 grijswaardenafbeeldingen accepteert (de invoervorm is (28, 28, 1)). Het model bestaat uit drie convolutionele lagen, gevolgd door een max pooling-laag, en twee volledig verbonden lagen. De laatste laag gebruikt een softmax-activatiefunctie om een kansverdeling over de 10 mogelijke klassen te produceren.

Recurrente Neurale Netwerken

Recurrente Neurale Netwerken (RNN's) zijn een type neurale netwerken die zijn ontworpen om sequentiële gegevens te verwerken, zoals tekst, spraak of tijdreeksgegevens. In tegenstelling tot traditionele feedforward neurale netwerken hebben RNN's een "geheugen" dat hen in staat stelt informatie van voorgaande invoer te gebruiken om de huidige uitvoer te bepalen.

De belangrijkste componenten van een RNN zijn:

Hidden State: De hidden state is een vector die de interne toestand van de RNN op een gegeven tijdstap vertegenwoordigt. Deze toestand wordt bij elke tijdstap bijgewerkt op basis van de huidige invoer en de vorige hidden state.
Cell: De cel is de kern van de RNN, die de huidige invoer en de vorige hidden state als invoer neemt en de huidige hidden state en de uitvoer produceert.
Ontrollen: RNN's worden vaak "ontrold" in de tijd, waarbij dezelfde cel op elke tijdstap wordt toegepast en de hidden state van de ene tijdstap naar de volgende wordt doorgegeven.

Hier is een voorbeeld van een eenvoudige RNN voor tekstgeneratie:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Embedding, SimpleRNN, Dense
 
# Definieer het model
model = Sequential()
model.add(Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=256, input_length=sequence_length))
model.add(SimpleRNN(units=128))
model.add(Dense(vocab_size, activation='softmax'))
 
# Compileer het model
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

In dit voorbeeld definiëren we een eenvoudig RNN-model voor het genereren van tekst. Het model bestaat uit een embedding-laag, een enkele SimpleRNN-laag en een dense output-laag. De embedding-laag zet de invoersequentie van woordindices om in een sequentie van dense vectoren, die vervolgens worden verwerkt door de RNN-laag. De uiteindelijke dense laag gebruikt een softmax-activatiefunctie om een kansverdeling over de woordenschat te produceren.

Long Short-Term Memory (LSTM)

Long Short-Term Memory (LSTM) is een type RNN dat is ontworpen om het probleem van vervagende gradiënten op te lossen, dat kan optreden bij traditionele RNN's wanneer de sequentie lengte zeer lang wordt. LSTMs introduceren een nieuw soort cel genaamd de LSTM-cel, die een complexere structuur heeft dan de eenvoudige RNN-cel.

De belangrijkste componenten van een LSTM-cel zijn:

Forget Gate: Deze gate bepaalt welke informatie van de vorige hidden state en de huidige invoer moet worden vergeten of behouden.
Input Gate: Deze gate bepaalt welke nieuwe informatie van de huidige invoer en de vorige hidden state aan de celtoestand moet worden toegevoegd.
Output Gate: Deze gate bepaalt welke informatie van de huidige invoer, de vorige hidden state en de huidige celtoestand moet worden gebruikt om de uitvoer te produceren.

Hier is een voorbeeld van een LSTM-model voor sequentieclassificatie:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Embedding, LSTM, Dense
 
# Definieer het model
model = Sequential()
model.add(Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=256, input_length=sequence_length))
model.add(LSTM(units=128))
model.add(Dense(num_classes, activation='softmax'))
 
# Compileer het model
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

In dit voorbeeld definiëren we een LSTM-model voor sequentieclassificatie. Het model bestaat uit een embedding-laag, een LSTM-laag en een dense output-laag. De LSTM-laag verwerkt de invoersequentie en produceert een vaste size output vector, die vervolgens wordt gebruikt door de dense laag om de uiteindelijke classificatieoutput te produceren.

Generative Adversarial Networks (GAN's)

Generative Adversarial Networks (GAN's) zijn een type diep neuraal netwerk dat wordt gebruikt om nieuwe gegevens te genereren, zoals afbeeldingen of tekst, die vergelijkbaar is met de trainingsgegevens. GAN's bestaan uit twee neurale netwerken die in tegenspraak met elkaar worden getraind: een generator-netwerk en een discriminator-netwerk.De belangrijkste componenten van een GAN zijn:

Generator: Het generator netwerk is verantwoordelijk voor het genereren van nieuwe data die vergelijkbaar is met de trainingsdata. Het neemt een willekeurige geluidsvector als input en geeft een gegenereerd voorbeeld als output.
Discriminator: Het discriminator netwerk is verantwoordelijk voor het bepalen of een gegeven voorbeeld echt is (afkomstig van de trainingsdata) of nep (gegenereerd door de generator). Het neemt een voorbeeld als input en geeft een waarschijnlijkheid uit dat het voorbeeld echt is.

Het generator- en discriminator-netwerk worden op een antagonistische manier getraind, waarbij de generator probeert de discriminator ervan te overtuigen dat de gegenereerde voorbeelden echt zijn, terwijl de discriminator probeert de echte en gegenereerde voorbeelden nauwkeurig te classificeren.

Hier is een voorbeeld van een eenvoudige GAN voor het genereren van MNIST-cijfers:

```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential, Model from tensorflow.keras.layers import Dense, Reshape, Flatten from tensorflow.keras.optimizers import Adam

Definieer de generator

generator = Sequential() generator.add(Dense(128, input_dim=100, activation='relu')) generator.add(Dense(784, activation='tanh')) generator.add(Reshape((28, 28, 1)))

Definieer de discriminator

discriminator = Sequential() discriminator.add(Flatten(input_shape=(28, 28, 1))) discriminator.add(Dense(128, activation='relu')) discriminator.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

Definieer de GAN

gan = Sequential() gan.add(generator) gan.add(discriminator) discriminator.trainable = False gan.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=Adam()) ```

In dit voorbeeld definiëren we een eenvoudige GAN voor het genereren van MNIST-cijfers. Het generator netwerk neemt een 100-dimensionale geluidsvector als input en geeft een 28x28 grijswaardenafbeelding als output. Het discriminator netwerk neemt een 28x28 afbeelding als input en geeft een waarschijnlijkheid uit dat de afbeelding echt is (afkomstig van de trainingsdata). Het GAN-model wordt vervolgens op een antagonistische manier getraind, waarbij de generator probeert de discriminator ervan te overtuigen dat de gegenereerde voorbeelden echt zijn.

Conclusie

In deze tutorial hebben we de belangrijkste concepten en architecturen van verschillende deep learning modellen behandeld, waaronder Convolutional Neural Networks (CNNs), Recurrent Neural Networks (RNNs), Long Short-Term Memory (LSTMs) en Generative Adversarial Networks (GANs). We hebben ook specifieke voorbeelden en codefragmenten gegeven om te illustreren hoe deze modellen kunnen worden geïmplementeerd met behulp van de TensorFlow en Keras bibliotheken.

Deep learning is een krachtig en veelzijdig vakgebied met tal van toepassingen op gebieden zoals computer vision, natuurlijke taalverwerking, spraakherkenning en generatieve modellering. Naarmate het vakgebied zich blijft ontwikkelen, is het belangrijk om op de hoogte te blijven van de nieuwste ontwikkelingen en beste praktijken. We hopen dat deze tutorial u een solide basis heeft gegeven in deep learning en u heeft geïnspireerd om deze technieken verder te verkennen.

Hoe de beste GPU voor AI-workloads eenvoudig te kiezen Hoe Convolutional Neural Networks in TensorFlow Gemakkelijk te Begrijpen Zijn