[发明专利]使用带有急速更新的分布式参数服务器对神经网络进行优化的异步训练在审
| 申请号： | 201980016807.5 | 申请日： | 2019-01-07 |
| 公开（公告）号： | CN111819578A | 公开（公告）日： | 2020-10-23 |
| 发明（设计）人： | 卡勒德·哈米杜什;迈克尔·勒贝恩;沃尔特·本顿;迈克尔·楚 | 申请（专利权）人： | 超威半导体公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/063;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海胜康律师事务所 31263 | 代理人： | 李献忠;邱晓敏 |
| 地址： | 美国加利*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 一种训练神经网络的方法，其包括：在本地计算节点处，从一个或多个远程计算节点的集合接收远程参数；在所述本地计算节点中的本地神经网络中开始执行向前传递以基于所述远程参数确定最终输出；在所述本地神经网络中开始执行向后传递以确定所述本地神经网络的更新参数；并且在完成所述向后传递之前，将所述更新参数的子集传输到所述远程计算节点集合。 | ||
| 搜索关键词： | 使用 带有 急速 更新 分布式 参数 服务器 神经网络 进行 优化 异步 训练 | ||
【主权项】：
暂无信息
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