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  專訪 | Angel團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人黃明：歷時(shí)半年，騰訊Angel為了開(kāi)源都經(jīng)歷了些什么？

  ...泛應(yīng)用的一個(gè)算法，Angel 分別提供了利用 Gradient Descent、ADMM 兩種優(yōu)化方法計(jì)算的 LR 算法。這兩種算法，無(wú)論是耗費(fèi)的資源，還是性能、收斂速度，都遠(yuǎn)比原生的 Spark 實(shí)現(xiàn)優(yōu)越。 (1). GD-LR （數(shù)據(jù)： 騰訊內(nèi)部某推薦數(shù)據(jù)，5×107 特...

  William_Sang 2019-08-20 17:40 評(píng)論0 收藏0
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  首次披露！阿里線下智能方案進(jìn)化史

  ...等方面對(duì)之前的工作做一個(gè)總結(jié)和分享。 算法探索 基于 ADMM 的低比特量化 低比特量化是模型壓縮( ModelCompression )和推理加速( Inference Acceleration )中一個(gè)核心的問(wèn)題，目的是將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中原有的浮點(diǎn)型參數(shù)量化成 1-8Bits 的定點(diǎn)參...

  keelii 2019-06-26 19:00 評(píng)論0 收藏0
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  從貝葉斯角度，看深度學(xué)習(xí)的屬性和改進(jìn)方法

  ...隨機(jī)方法擬合現(xiàn)存的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，如 MCMC、HMC、近端方法和 ADMM，它們都能大大減少深度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練時(shí)間。超參數(shù)調(diào)節(jié)相比于傳統(tǒng)貝葉斯非參數(shù)方法，在貝葉斯非參數(shù)方法中使用超平面應(yīng)該產(chǎn)生良好的預(yù)測(cè)器。深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)軟...

  elliott_hu 2019-04-25 18:15 評(píng)論0 收藏0