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hessian矩阵_陈屹_清华大学_auto-encoders实战-训练_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-12-04 / 浏览次数:1

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并行性。我们确定了在现实的CMOS兼容技术中实施DNN训练用加速器芯片的RPU设备和系统规格。对于重量约为10亿重量的大型DNN,与最先进的微处理器相比,这种大规模并行RPU架构可实现30,000倍的加速因子,同时提供84,000 GigaOps / s / W的功率效率。单个RPU加速器可在数小时内解决当前需要在具有数千台计算机的数据中心规模的群集上进行几天培训的问题。由RPU加速器群集组成的系统将能够解决数万亿参数的大数据问题,而这些参数今天是无法解决的,例如,自然语音识别和所有世界语言之间的翻译,对大数据流的实时分析商业和科学数据,集成和分析来自大量IoT(物联网)传感器的多模式传感数据流。 最近,多层自举网络(MBN)在无监督降维方面已显示出令人鼓舞的性能。它可以学习标准数据集(即MNIST和RCV1)中的紧凑表示形式。然而,作为自举方法,MBN的预测复杂度很高。在本文中,我们针对此无监督引导方法的一般问题提出了无监督模型压缩框架。该框架通过将引导模型及其应用程序一起视为黑盒,并通过受引导的学习者学习从引导模型的输入到应用程序输出的映射函数,将大型无监督的引导模型压缩为小模型
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