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独立成分分析_刘高联_七月在线_深度学习入门课程 卷积神经网络反向传播原理_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-12-04 / 浏览次数:1

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法是辅助坐标(MAC)方法。 MAC为每个数据点引入一个辅助坐标,以将嵌套模型解耦为独立的子模型。这将优化分解为在训练单层和更新坐标之间交替的步骤。它的优点是可以重用现有的单层算法,引入并行性,并且不需要使用链规则梯度,因此它适用于不可微层。如果存在大规模问题,或者需要分发计算以进行更快的训练,则数据集可能无法容纳在单个计算机中。因此,必须限制机器之间的通信量,以免消除并行性的好处。我们描述了实现此目标的通用方法,ParMAC。 ParMAC在具有圆形拓扑的处理机集群上工作,并且交替执行两个步骤直到收敛:一个步骤使用随机更新并行训练子模型,另一步骤并行训练坐标。机器之间仅通信子模型参数,没有数据或坐标。 ParMAC具有较高的并行度,较低的通信开销,并有助于数据改组,负载平衡,容错和流数据处理。我们研究了ParMAC的收敛性,并提出了其运行时间和并行加速的理论模型。我们开发ParMAC来学习二进制自动编码器,以进行快速,近似的图像检索。我们在分布式系统中的MPI中实现它,并在128个处理器集群中演示了近乎完美的加速,并训练了1亿个高维点。 我们考虑有效地达到平稳点的非凸优化中的基本问
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