computing power | BriefGPT - AI 论文速递

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云移结合在机器学习中的应用
通过模型分割和设计调度程序，我们将计算任务在移动设备和云端之间进行灵活而细粒度的分配，从而既减少用户的等待时间，又优化云端的工作负载。
PDF5 months ago
AI 的非民主化：深度学习与人工智能研究中的计算差距
本研究通过对 57 个顶级计算机科学会议的 171394 篇论文的研究发现，自 2012 年深度学习的出现以来，大型技术公司和精英大学已经增加了在主要人工智能会议上的参与度。然后，本文通过实证证明大型公司和非精英大学之间的分歧由于计算能力或
PDF4 years ago
KDDCOLD: 迈向下一代预排序系统
本文提出了 COLD 算法，通过联合优化预排名模型和所需的计算量，在不损失模型性能的前提下，控制计算成本，实现了优异的性能表现。该算法可以广泛应用于推荐系统和在线广告等领域。
PDF4 years ago
深度学习的计算界限
通过对深度学习应用的依赖程度的分析，本文发现目前的进展主要依赖计算能力的提升。然而，这种趋势在经济、技术和环境上都具有不可持续性。因此，要想在这些应用领域取得更进一步的进展就必须依靠更为高效的计算方法，这要么意味着改变深度学习的方法，要么就
PDF4 years ago
ChainerMN：可扩展分布式深度学习框架
该论文介绍设计、实现和评估我们开发的分布式深度学习框架 ChainerMN，并证明使用该框架可以将 ResNet-50 模型的学习过程扩展到 128 个 GPU。
PDF7 years ago
故事的情感轨迹由六种基本形状主导
使用大数据分析的方法，利用计算能力，自然语言处理和数字化文本处理，对文化演变进行研究，对一部分 Project Gutenberg 文本集中的 1327 个故事进行情感弧分类，发现六种情感弧，是构成复杂情感轨迹的基本构建模块之一，并可以通过
PDF8 years ago
NIPS结构化支持向量机的分布式训练
本研究提出了一种基于分布式块坐标下降方法的有效算法，用于分布式地训练结构化支持向量机，理论与实验结果表明，该方法非常有效。
PDF9 years ago