HOME ABOUT CONTACT SUBSCRIBE VIA RSS   DEEP LEARNING FOR ENTERPRISE Distributed Deep Learning, Part 1: An Introduction to Distributed Training of Neural Networks Oct 3, 2016 3:00:00 AM / by Alex Black and Vyacheslav Kokorin Tweet inShare27   This pos…

BigDL: Distributed Deep Learning on Apache Spark What is BigDL? BigDL is a distributed deep learning library for Apache Spark; with BigDL, users can write their deep learning applications as standard Spark programs, which can directly run on top of e…

主要介绍如何使用 TensorFlow 框架进行深度学习系统的构建.涉及卷积神经网络.循环神经网络等核心的技术,并介绍了用于图像数据和文本序列数据的模型.给出了分布式深度学习系统在TensorFlow 下的构建过程以及如何将训练后的模型导出和部署的方法. 学习参考: <TensorFlow学习指南:深度学习系统构建详解>英文PDF+源代码+部分中文PDF 英文完整版PDF,242页,带目录书签,彩色配图,文字可以复制粘贴: 中文部分PDF,包含第1.2.3章,文字可以复制粘贴: 配套源代码.…

最近两周一直在尝试着分布式深度学习的架构,主要的原因一方面是几台机子全是1060卡,利用深度网络在较大数据样本上训练的效率极其低下,所以尝试着将几台机子做成分布式,看看能否提高训练效率:第二方面是有人习惯使用tensorflow,有人习惯使用keras,也有人喜欢使用pytorch等,虽然这些框架各自都有分布式的实现,但总的来说不能统一到一个平台上,造成使用上有不好的体验.在查资料的时候正好看到了horovod这个框架,它是集成了多个深度框架的一个统一平台,搭建和使用起来都比较方便,所以打算尝试…

SpeeDO —— 并行深度学习系统   摘要: 最近,AlphaGo又带起了一波深度学习的热潮.深度学习在很多领域都大幅提高了模型的精度,使得很多以前在实验室中的技术得以运用到日常的生活之中.然而,大多数深度学习网络非常复杂,需要大量的训练样本进行训练, ...     最近,AlphaGo又带起了一波深度学习的热潮.深度学习在很多领域都大幅提高了模型的精度,使得很多以前在实验室中的技术得以运用到日常的生活之中.然而,大多数深度学习网络非常复杂,需要大量的训练样本进行训练,很多网络需要一次训练…

分布式深度学习DDL解析 一．概述 给一个庞大的GPU集群,在实际的应用中,现有的大数据调度器会导致长队列延迟和低的性能,该文章提出了Tiresias,即一个GPU集群的调度器,专门适应分布式深度学习任务,该调度器能够有效率的调度并且合适地放置深度学习任务以减少他们的任务完成时间(JCT(Job Completion Time)),一个深度学习任务执行的时间通常是不可预知的,该文章提出两种调度算法,基于局部信息的离散化二维Gittins索引(Discretized Two Dimensional…

[摘录理由]: 之所以摘录本文,主要原因是:该文配有开源代码(https://github.com/dmlc/nnvm):读者能够直接体会文中所述的意义,便于立刻展开研究. MXNet专栏 :NNVM打造模块化深度学习系统 2016-10-01 作者:陈天奇       本文是机器之心 MXNet 系列专栏的第一篇,作者是 MXNet 的打造者之一陈天奇.MXNet 专栏是机器之心之后将发表的系列文章,包括 MXNet 打造者的人物专访.技术博客等,敬请期待! 这是一个深度学习的大航海时代,不仅…

上周五在旧金山举行的机器学习会议上,Google软件工程师Quoc V. Le讲解了Google的"深度学习"系统是如何运作的. "深度学习"需要用到大型计算机集群来吸收数据(如图片)对其进行自动分类.Google的Android语音控制搜索.图像识别及Google翻译等均采用了这项技术. 2012年6月,纽约时报曾报道了Google如何通过向"DistBelief"提供数百万份YouTube视频来让该虚拟神经网络系统学习猫的关键特征.这套系统的…

本篇笔记是听刘铁岩老师做Distributed Deep Learning:New Driving Force of Artificial Intelligence报告整理而成 深度学习梯度下降公式如下 常用的深度学习训练方法为: Full batch -> SGD -> min-batch SGD Stochastic Gradient Descent (SGD) 其中: full batch是将所有的样本过一遍再更新参数,更新的效率较低. SGD每一个样本更新一次参数,更新频率非常快.但是…

安利一下刘铁岩老师的<分布式机器学习>这本书 以及一个大神的blog: https://zhuanlan.zhihu.com/p/29032307 https://zhuanlan.zhihu.com/p/30976469 分布式深度学习原理 在很多教程中都有介绍DL training的原理.我们来简单回顾一下: 那么如果scale太大,需要分布式呢?分布式机器学习大致有以下几个思路: 对于计算量太大的场景(计算并行),可以多线程/多节点并行计算.常用的一个算法就是同步随机梯度下降(synch…