종이 : https://www.cs.toronto.edu/~ranzato/publications/DistBeliefNIPS2012_withAppendix.pdf
번역 : 대규모 분산 네트워크의 깊이
요약 :
최근 자율 학습과 작업 관련 기능의 깊은 학습은 큰 모델 기차가 크게 모델의 성능을 향상시킬 수 있음을 보여 주었다. 본 논문에서는 깊이 네트워크 교육 문제 수십억 매개 변수 수십 CPU 코어의 수천의 사용을 고려한다. 우리는 당신이 큰 모델을 양성하는 기계의 수천로 구성된 클러스터를 사용할 수있는 소프트웨어 프레임 워크는 유명한 DistBelief 개발했습니다.