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V01．45 第45卷第3期 吉林大学学报(工学版) No．3 2015年5月 of and 2015 JournalJilin Edition) May University(EngineeringTechnology 基于分布式内存计算的深度学习方法 李抵非1，田 地1，胡雄伟2 (1．吉林大学仪器科学与电气工程学院，长春130021；2．国家标准化管理委员会标准信息中心，北京100088) 摘 要：为了提升深度学习技术并行化学习效率，设计了一种面向计算机集群的分布式内存计 算方法。构建分布式内存环境，建立数据分片处理和多任务调度机制，使模型参数和神经元节 点的计算和存储并行运行于该环境中，避免了磁盘I／O对训练速率的影响；采用深度信念网 络模型，以多个副本异步并行计算的方式进行模型训练，并使用dropout方法防止模型训练过 拟合。对CIFAR一10图像数据集进行分类训练，试验结果表明，该方法可以明显提高深度神经 网络的训练效率，并具备良好的可扩展性。 关键词：人工智能；并行深度学习；分布式内存计算；深信度网络 中图分类号：TPl83文献标志码：A 文章编号：1671—5497(2015)03—0921-05 DOI：10．13229／j．cnki．idxbgxb201503034 basedon Amethodof distributed deeplearning memorycomputing LIDi—feil，TIANDil，HU Xiong-wei2 InstrumentationElectrical 130021，China； of Engineering，JilinUniversity，Changchun (1．College 2．StandardizationAdministrationCenter，StandardizationAdministrationthe 7S Information of PeopleRepublicof 100088，China) China，Beijing the of neuralnetworkdistributed newmethodis Abstract：To deep training，a improveefficiency makesneuralnetworkmodel ondistributed proposed，which running memorycomputingsystem．A functionsofdata andmulti-task frameworkofdistributediS built，whichcontains memory partition schedule．Itcanavoidthe of onthe rateandmake
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