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J-GLOBAL ID：201702278443760357   整理番号：17A1875101

深さ学習フレームワークと加速技術検討【JST・京大機械翻訳】

Research on Deep Learning Framework and Acceleration Technology

著者 (4件)： Yu Weihao (防災科技学院災害信息工程系,河北三河,065201) ,  Li Zhong (防災科技学院災害信息工程系,河北三河,065201) ,  An Jianqin (防災科技学院災害信息工程系,河北三河,065201) ,  Song Yiyao (防災科技学院災害信息工程系,河北三河,065201)
資料名： Ruanjian  (Ruanjian)
巻： 38  号： 6  ページ： 79-82  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3604A  ISSN： 1003-6970  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： 深さ学習の発展を紹介し、現在流行しているいくつかの深さの学習プログラミングの枠組みを述べ、7つの方面から分析を行い、深さ学習の高性能計算の加速方案及びクラウドプラットフォームの応用を総括し、深い学習は人工知能技術の発展を加速し、社会の進歩を促進すると考えた。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *学習 ,  計算機プログラミング ,  人工知能
準シソーラス用語： 高性能コンピューティング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： その他の情報処理  (JE15050M) ,  計算機網  (JC03000K) ,  計算機システム開発  (JD02010R)

タイトルに関連する用語 (3件)： 学習 ,  フレームワーク ,  加速