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分布式深度學習訓練:異步、去中心化和壓縮
2018-11-20 | 【 【打印】【關閉】

  主講人:Prof. Ji Liu(劉霽) Assistant Professor,University of Rochester

  時間:2018年11月21日(周三)下午 2:00

  地點:計算所446會議室

  摘要:

  本次報告主要介紹本課題組最新的研究成果:幾種最新的并行優化的技術,用以提高大規模深度學習訓練的效率,包括異步并行、去中心化技術,以及壓縮方法。本次報告將會覆蓋理論和實驗研究的大量結果,其中一些技術已經用到了現今的深度學習平臺上(如tensorflow等),或正在被主流機器學習平臺開發團隊移植。本次報告介紹的幾個技術可以相互促進,結合使用。

  主講人簡介:

  劉霽博士是美國羅切斯特大學計算機系和電子工程系的Assistant professor。 他本科畢業于中國科學技術大學自動化專業,隨后獲得亞利桑那州立大學計算機碩士,和威斯康辛大學計算機博士學位。他的研究廣泛的涵蓋了人工智能諸多方面:機器學習,優化,強化學習,數據分析,計算機視覺,健康醫療,生物信息學,機器人,遷移學習等等。他獲得過SIGKDD最優論文提名,UAI Facebook最優學生論文,IBM教職獎。他還是MIT TR35中國的獲得者。他在頂級的計算機會議和期刊上發表超過60篇論文(如NIPS, ICML, JMLR等)。

 

  

  

  

  

  

 
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