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2016 2nd Workshop on Machine Learning in HPC Environments
2016 2nd Workshop on Machine Learning in HPC Environments
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1.
Communication Quantization for Data-Parallel Training of Deep Neural Networks
机译:
深度神经网络数据并行训练中的通信量化
作者:
Nikoli Dryden
;
Tim Moon
;
Sam Ade Jacobs
;
Brian Van Essen
会议名称:
《2016 2nd Workshop on Machine Learning in HPC Environments》
|
2016年
关键词:
Quantization (signal);
Training;
Data models;
Parallel processing;
Bandwidth;
Laboratories;
Electronic mail;
2.
Distributed Training of Deep Neural Networks: Theoretical and Practical Limits of Parallel Scalability
机译:
深度神经网络的分布式训练:并行可伸缩性的理论和实践限制
作者:
Janis Keuper
;
Franz-Josef Preundt
会议名称:
《2016 2nd Workshop on Machine Learning in HPC Environments》
|
2016年
关键词:
Training;
Scalability;
Computational modeling;
Neural networks;
Graphics processing units;
Convergence;
Benchmark testing;
3.
Parallel Evolutionary Optimization for Neuromorphic Network Training
机译:
神经形态网络训练的并行进化优化
作者:
Catherine D. Schuman
;
Adam Disney
;
Susheela P. Singh
;
Grant Bruer
;
J. Parker Mitchell
;
Aleksander Klibisz
;
James S. Plank
会议名称:
《2016 2nd Workshop on Machine Learning in HPC Environments》
|
2016年
关键词:
Neuromorphics;
Training;
Computer architecture;
Optimization;
Instruction sets;
Electronic mail;
Neural networks;
4.
A Study of Complex Deep Learning Networks on High Performance, Neuromorphic, and Quantum Computers
机译:
高性能,神经形态和量子计算机上的复杂深度学习网络的研究
作者:
Thomas E. Potok
;
Catherine D. Schuman
;
Steven R. Young
;
Robert M. Patton
;
Federico Spedalieri
;
Jeremy Liu
;
Ke-Thia Yao
;
Garrett Rose
;
Gangotree Chakma
会议名称:
《2016 2nd Workshop on Machine Learning in HPC Environments》
|
2016年
关键词:
Machine learning;
Quantum computing;
Computers;
Neuromorphics;
Network topology;
Topology;
Computer architecture;
5.
Performance-Portable Autotuning of OpenCL Kernels for Convolutional Layers of Deep Neural Networks
机译:
用于深度神经网络卷积层的OpenCL内核的性能可移植自动调整
作者:
Yaohung M. Tsai
;
Piotr Luszczek
;
Jakub Kurzak
;
Jack Dongarra
会议名称:
《2016 2nd Workshop on Machine Learning in HPC Environments》
|
2016年
关键词:
Kernel;
Neural networks;
Graphics processing units;
Training;
Machine learning;
Hardware;
Convolution;
6.
A Scalable Parallel Q-Learning Algorithm for Resource Constrained Decentralized Computing Environments
机译:
资源受限的分散计算环境的可扩展并行Q学习算法
作者:
Miguel Camelo
;
Jeroen Famaey and Steven Latré
会议名称:
《2016 2nd Workshop on Machine Learning in HPC Environments》
|
2016年
关键词:
Convergence;
Training;
Partitioning algorithms;
Heuristic algorithms;
Algorithm design and analysis;
Scalability;
Machine learning algorithms;
7.
Practical Efficiency of Asynchronous Stochastic Gradient Descent
机译:
异步随机梯度下降的实际效率
作者:
Onkar Bhardwaj
;
Guojing Cong
会议名称:
《2016 2nd Workshop on Machine Learning in HPC Environments》
|
2016年
关键词:
Convergence;
Mathematical analysis;
Servers;
Training;
Neural networks;
Linear programming;
Convolution;
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