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gpu构架为什么更适合发展神经网络

因为神经网络这种大范围多任务的简单运算来说，正好符合GPU这种多核架构，比如你CPU20核心，同时处理20个任务。但是神经网络可能有20000个任务（比喻）。

但最近比较有代表性的GPU-Nvidia的新TITAN-X，CUDA核心就达到了3584个，速度就不言而喻了。但是CPU的核心性能比GPU的性能强大，就好比教授和高中老师的区别。

所以在神经网络训练当中，简单训练由CUDA完成，复杂训练和综合由CPU辅助完成汇总。

这样任务被分开同时进行，平时需要训练几十天的项目可能现在几个小时就可以完成，这就是为什么GPU架构更适合神经网络并且深度学习在近年大火的原因，就是因为GPU架构解决了当初没有解决的效率问题。

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

Intel(R) HD Graphics可以用GPU跑深度学习吗？

如何提高神经网络的外推能力

人工神经网络以其智能性见长，那么神经网络能真的学到一个映射的本质吗？也就是说，对一个映射给出一定的必要的训练样本训练后，网络能否对样本以外的样本给出较为准确的预测。

泛化能力也就是神经网络用于对未知数据预测的能力。神经网络对训练样本区间范围内的样本有较好的泛化能力，而对于训练样本确定的范围外的样本不能认为有泛化能力。

常规的几种增强泛化能力的方法，罗列如下：1、较多的输入样本可以提高泛化能力；但不是太多，过多的样本导致过度拟合，泛化能力

本文标签： 神经网络显卡CPU

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