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distributed deep learning
Vertaling van "distributed deep learning" in Japans
分散型の深層学習
分散深層学習
He is currently focusing on asynchronous distributed deep learning technology.
非同期分散型の深層学習技術の研究に尽力。
Asynchronous distributed deep learning technology allows us to reap the benefits of machine learning without sacrificing privacy.
非同期分散型の深層学習技術により、プライバシーを犠牲にすることなく、機械学習の恩恵を受けることができるわけです。
Today, distributed deep learning often uses a method of exchanging and averaging models between servers (forming an average consensus).
現在の分散深層学習では、各サーバ間でモデルを交換し、平均化するという手段（平均化合意形成）がよく用いられています。
"Asynchronous distributed deep learning for edge computing (A20)" presented techniques and demos for securely optimizing machine learning models under the edge computing environment (in which data will be dispersed) expected in the near future, as opposed to the current situation whereby deep learning generally trains models from data aggregated in one place.
エッジコンピューティング環境を想定した非同期分散型深層学習（A20 ） では、現在の深層学習が1か所に集約したデータからモデルを学習させることが一般的なのに対し、近い将来に想定されるデータの分散蓄積（エッジコンピューティング環境）下の機械学習モデルをセキュアに最適化する手法とデモを紹介した。
In this article, we spoke to Kenta Niwa, a distinguished researcher working on asynchronous distributed deep learning technology. This technology allows us to optimize machine learning models as if the data was aggregated in a single datacenter, even in the modern era of distributed data.
Communication among GPUs is one of the many challenges when training distributed deep learning models in a large-scale environment.
そのうちの1つとして、データ並列型分散深層学習において、GPU同士の通信にかかる時間がボトルネックとなっていることが挙げられます。
In this session, I will talk what I learned while implementing my own distributed deep learning framework (dllib) on that platform.
In this blog post, I will describe our recent study on algorithms for AllReduce, a communication operation used for distributed deep learning.
今回は、分散深層学習を行う際に使用されるAllReduceという通信パターンについて調査・実装・評価を行いましたので、それについてご説明いたします。
English/ Japanese Business level (GPGPU)DL System Development(Distributed Processing) Company Major Japanese electronics company Location Shinagawa-ku, Tokyo Company Major Japanese electronics company Location Shinagawa-ku, Tokyo Job Description You will be developing distributed deep learning technology which accelerates training in DL utilizing large-scale GPU, particularly with help of GPGPU and network technology.
英語および日本語 ビジネスレベル 【GPGPU】ディープラーニングシステム開発【分散処理】 求人企業 日系大手電機メーカー 勤務地 東京都品川区 求人企業 日系大手電機メーカー 勤務地 東京都品川区 職務内容 大規模GPUを利用することでディープラーニングの学習を圧倒的に加速化する分散ディープラーニング学習技術開発、特にGPGPU技術やネットワーク技術を活用した高速化技術を担当していただきます。
What is Distributed Deep Learning? Currently, one of the significant challenges of deep learning is it is a very time-consuming process.
分散深層学習とは 現在、ディープニューラルネットワークを用いた学習には長い時間がかかることが知られています。
What is asynchronous distributed deep learning technology?
NTTの基礎研究-非同期分散型の深層学習技術とは 研究されている内容を教えてください。
Synoniemen voor distributed deep learning in het Engels
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