文献

J-GLOBAL ID：201702261721724476   整理番号：17A1590392

1つのYarnフレームにおける非同期二重ランダム勾配降下アルゴリズムを提案した。【JST・京大機械翻訳】

Asynchronous Double Stochastic Gradient Descent Algorithm in Yarn Framework

著者 (4件)： Yang Shuangtao (内蒙古工業大学信息工程学院,呼和浩特,010080) ,  Ma Zhiqiang (内蒙古工業大学信息工程学院,呼和浩特,010080) ,  Dou Baoyuan (内蒙古工業大学信息工程学院,呼和浩特,010080) ,  Zhang Li (内蒙古工業大学信息工程学院,呼和浩特,010080)
資料名： Xiaoxing Weixing Jisuanji Xitong  (Xiaoxing Weixing Jisuanji Xitong)
巻： 38  号： 5  ページ： 1070-1075  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2136A  ISSN： 1000-1220  CODEN： XWJXEH  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 非同期確率的勾配降下アルゴリズムのマルチコアシステムと主/クラスタ環境における通信衝突の問題に対して、非同期双ランダム勾配降下アルゴリズムを提案した。このアルゴリズムは,主にノードの勾配を計算することにより,各ノードからの主ノードへの通信要求を分散し,モデルの訓練過程における通信衝突回数を効果的に減らし,モデルの訓練速度を加速する。Hadoop Yarnに基づいて非同期並列計算フレームワークを提案し,非同期確率勾配降下アルゴリズムと非同期二重ランダム勾配降下アルゴリズムの高速解を求めた。マルチコアシステムおよびHadoop環境において,非同期確率的勾配降下アルゴリズムおよび非同期二重ランダム勾配降下アルゴリズムの比較実験を,HIGGSデータセットに基づいて行い,そして,結果は,モデルの精度を保証することができることを示した。非同期二重ランダム勾配降下アルゴリズムは非同期ランダム勾配降下アルゴリズムより速い訓練速度を備えている。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 並列演算 ,  通信 ,  *アルゴリズム ,  モデル ,  高速度 ,  クラスタ ,  比較試験
準シソーラス用語： 確率勾配 ,  Hadoop ,  通信衝突 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： asynchronous stochastic gradient descent ,  data parallel ,  multi core system ,  master/slave architecture ,  Yarn

分類 (1件)： ディジタル計算機方式一般  (JC02010O)

タイトルに関連する用語 (5件)： 非同期 ,  勾配 ,  降下 ,  アルゴリズム ,  提案