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针对深度学习图像分类场景多GPU并行后传输效率低下的问题,首先提出一种时间复杂度更低的Ring All Reduce改进算法,通过分节点间隔配......
近年来,越来越多的机器人问题开始探索基于深度学习的解决途径。然而,深度神经网络能力的提升往往伴随着模型规模和复杂度的增加,......
随着人工智能的飞速发展,机器学习逐渐趋向于大数据、大模型、大规模集群训练,这在加强机器学习能力的同时也对机器学习策略提出了......
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学位
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近年来,深度学习领域的研究工作取得飞速的发展。更复杂的网络结构和更深的网络层数,使得神经网络模型的规模越来越大。虽然有效地......
学位
随着训练数据集的增大和神经网络的日益复杂,训练深度神经网络非常耗时,在有效的时间内训练深度神经网络成为一大挑战。卷积神经网......
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随着互联网用户数量的快速增长以及电商和微博等社交平台的流行,互联网中的文本数量呈现爆炸性增长。挖掘海量文本信息,具有很大的......