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深度神经网络（deep neural network， DNN）已广泛应用于人类社会的许多领域．大规模的DNN模型可显著提高识别精度，然而在单个GPU设备上训......
随着深度学习技术在各行各业中的快速发展,样本数据迅速增大,深度神经网络日益复杂。深度学习应用所需的计算和存储资源快速增长。......
在大数据时代,深度学习在图像分类、语音识别、机器翻译等多种任务上取得了令人满意的表现,这与数据的规模、质量息息相关,更多高......
深度学习技术的问世让人类的生活越来越便捷,其使用具有许多参数的深层结构来实现模型的高精度。随着信息的高速发展,人类所产生的......
随着万物互联时代的到来,边缘计算正逐渐成为物联网领域中新的计算范式,在人工智能技术的飞速发展下,边缘智能（Edge Intelligence,E......
随着深度学习(Deep Learning)技术的发展,神经网络模型变得复杂,模型训练耗时,对计算资源的需求量很大,亟需高效利用计算资源,加快......
在分布式深度学习(Distributed Deep learning:DDL)的训练过程中,参数服务器(Parameter Server:PS)将参数分发到工作节点,经过节点......
人脸识别技术是一种依靠人的脸部特征信息来进行身份识别的生物识别技术,由于其直观、可靠和稳定等优点,在身份认证场景、证件验证......
随着大数据与人工智能的发展,深度学习模型面对的问题越来越复杂,模型参数越来越多,处理的数据集规模也越来越大。为了突破单机计......
深度学习凭借强大的数据分析和处理能力在计算机视觉、自然语言处理等领域得到广泛应用。但是,深度学习模型的训练往往需要大量数......
不同于集中式深度学习模式,分布式深度学习摆脱了模型训练过程中数据必须中心化的限制,实现了数据的本地操作,允许各方参与者在不......
随着神经网络模型的加宽和加深,以及数据集规模的增大,传统的单机式深度学习训练已不能满足实际应用的需求。为实现高效训练,分布......
近年来随着大数据的到来与人工智能特别是深度学习的迅速发展,深度神经网络模型在诸多领域都取得突破性的进展并得到了广泛应用,包......
针对深度学习用于处理带有个性化特征的广域分布式数据时,处理精度、通信代价和响应速度等性能难以进一步提升的问题,本论文提议了......
近几年来,深度学习相关研究发展迅速,其应用也开始延伸到多个领域,尤其在图像识别方向已经获得了良好的成果。然而,随着图像规模增......
