GraphLab面向机器学习的并行框架『针对图数据处理模型』

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GraphLab面向机器学习的并行框架『针对图数据处理模型』

最近在做文本处理知识的梳理,关注了CMU提出的GraphLab开源分布式计算系统这是关于GraphLab的PPT:Distributed GraphLab『 http://cheng-qihang-shenzhen.oss-cn-shenzhen.aliyuncs.com/thesis%2ftest_processing%2fdistributed%20graphlab.pdf 』这是CMU的Select实验室发布的一片相关论文:GraphLab A Distributed Framewor…

GraphLab:新的面向机器学习的并行框架

大规模图数据计算引起了许多知名公司的关注,微软提出了用于图数据匹配的Horton - Querying Large Distributed Graphs(Link:http://research.microsoft.com/en-us/projects/ldg/),Google提出了适合复杂机器学习的分布式图数据计算Pregel框架,但不开源,CMU提出了GraphLab开源分布式计算系统.最近在研究图数据计算问题,找到一篇不错的文章比较Pregel和GraphLab. 原文来自:http://…

深度神经网络DNN的多GPU数据并行框架及其在语音识别的应用

深度神经网络(Deep Neural Networks, 简称DNN)是近年来机器学习领域中的研究热点,产生了广泛的应用.DNN具有深层结构.数千万参数需要学习,导致训练非常耗时.GPU有强大的计算能力,适合于加速深度神经网络训练.DNN的单机多GPU数据并行框架是腾讯深度学习平台的一部分,腾讯深度学习平台技术团队实现了数据并行技术加速DNN训练,提供公用算法简化实验过程.对微信语音识别应用,在模型收敛速度和模型性能上都取得了有效提升——相比单GPU 4.6倍加速比,数十亿样本的训练数天收敛,测…

【深度学习系列2】Mariana DNN多GPU数据并行框架

[深度学习系列2]Mariana DNN多GPU数据并行框架本文是腾讯深度学习系列文章的第二篇,聚焦于腾讯深度学习平台Mariana中深度神经网络DNN的多GPU数据并行框架. 深度神经网络(Deep Neural Networks, 简称DNN)是近年来机器学习领域中的研究热点[1][2],产生了广泛的应用.DNN具有深层结构.数千万参数需要学习,导致训练非常耗时.GPU有强大的计算能力,适合于加速深度神经网络训练.DNN的单机多GPU数据并行框架是Mariana的一部分,Marian…

Asp.net 面向接口可扩展框架之数据处理模块及EntityFramework扩展和Dapper扩展(含干货)

接口数据处理模块是什么意思呢?实际上很简单,就是使用面向接口的思想和方式来做数据处理. 还提到EntityFramework和Dapper,EntityFramework和Dapper是.net环境下推崇最高的两种ORM工具. 1.EntityFramework是出自微软根正苗红的.net下的ORM工具,直接在Vs工具和Mvc框架中集成了,默认生成的项目就是使用EntityFramework的;微软也一直都在维护更新升级,最新版本都到EF7了.也迁移到了最新的.net Core平台了. 2.Da…