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J-GLOBAL ID：201702261274847860   整理番号：17A1257841

ソーシャルネットワーク解析における機械学習のための並列計算【Powered by NICT】

Parallel Computing for Machine Learning in Social Network Analysis

著者 (1件)： Cybenko George
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IPDPSW  ページ： 1464-1471  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 特に深い学習,機械学習は如何に多くの工学問題は解決されつつある変革である。三つの重要な成分が顕著な実世界問題への深い機械学習を適用するために必要である:(i)設定,大規模データ2)ソフトウェア深層学習,を実現するiii.)有意な計算サイクル。に特に焦点を当てて各成分の状態を論じた:即ちa)深学習は,大規模な社会的ネットワーク解析に適用できるb)このに必要な計算資源が可能解析した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *学習 ,  ソフトウェア ,  *機械学習 ,  *並列演算
準シソーラス用語： 計算資源 ,  深層学習 ,  大規模データ ,  *社会的ネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： ソーシャルネットワーク ,  解析 ,  機械学習 ,  並列計算