【摘 要】
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大多数机器学习问题可以最终归结为最优化问题(模型学习)。它主要运用数学方法研究各种问题的优化途径及方案,在科学计算和工程分析中起着越来越重要的作用。随着深度网络的
【机 构】
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南京信息工程大学信息与控制学院,江苏省大数据分析技术重点实验室,罗格斯大学计算机科学学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61876090,61522308)资助
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大多数机器学习问题可以最终归结为最优化问题(模型学习)。它主要运用数学方法研究各种问题的优化途径及方案,在科学计算和工程分析中起着越来越重要的作用。随着深度网络的快速发展,数据和参数规模也日益增长。尽管近些年来GPU硬件、网络架构和训练方法均取得了重大的进步,但单一计算机仍然很难在大型数据集上高效地训练深度网络模型,分布式近似牛顿法作为解决这一问题的有效方法之一被引入到分布式神经网络的研究中。分布式近似牛顿法将总体样本平均分布到多台计算机,减少了每台计算机所需处理的数据量,使计算机之间互相通信,共同协作完
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