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…

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…

将深度学习模型的训练从单GPU扩展到多GPU主要面临以下问题:(1)训练框架必须支持GPU间的通信,(2)用户必须更改大量代码以使用多GPU进行训练.为了克服这些问题,本文提出了Horovod,它通过Ring Allreduce实现高效的GPU间通信,而且仅仅更改少量代码就可以实现多GPU训练. TensorFlow中提供了一些分布式训练的API,这些API适用于不同的环境.这就导致用户往往不知道如何更改代码以进行分布式训练,而且debug也很困难.再者,TensorFlow的分布式训练性能与理…

Step 1: Install docker on your linux system (My linux is fedora) https://docs.docker.com/engine/installation/linux/fedora/ Other linux systems Please refer to the official guide https://docs.docker.com/engine/installation/ for further information. St…

在深度神经网络的分布式训练中,梯度和参数同步时的网络开销是一个瓶颈.本文提出了一个名为TernGrad梯度量化的方法,通过将梯度三值化为\({-1, 0, 1}\)来减少通信量.此外,本文还使用逐层三值化和梯度裁剪加速算法的收敛. 在传统的数据并行SGD的每次迭代\(t\)中,训练数据会被分成\(N\)份以供\(N\)个工作节点进行训练.工作节点\(i\)根据输入样本\(z_t^{(i)}\)计算参数的梯度\(\boldsymbol{g}_t^{(i)}\),之后,工作节点将梯度发送给参数服务器…

最近在学深度学习相关的东西,在网上搜集到了一些不错的资料,现在汇总一下: Free Online Books  by Yoshua Bengio, Ian Goodfellow and Aaron Courville Neural Networks and Deep Learning42 by Michael Nielsen Deep Learning27 by Microsoft Research Deep Learning Tutorial23 by LISA lab, University…

Awesome Deep Learning  Table of Contents Free Online Books Courses Videos and Lectures Papers Tutorials Researchers WebSites Datasets Frameworks Miscellaneous Contributing Free Online Books Deep Learning by Yoshua Bengio, Ian Goodfellow and Aaron Cou…

<Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最新版本<神经网络与深度学习综述>本综述的特点是以时间排序,从1940年开始讲起,到60-80…

<Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost 到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室 Jurgen Schmidhuber 写的最新版本<神经网络与深度学习综述>本综述的特点是以时间排序,从 1940 年开始讲起,到…