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面向深度增强学习的网络数据流优化研究

作者:何学成度增强学习数据流优化分布式训练收敛

摘要:探讨面向分布式深度增强学习框架的网络数据流优化,设计使深度学习训练能容忍无损网络的数据流优化策略。对于参数服务器同步架构,假设计算节点和服务器之间的网络通信会产生丢包,该优化策略需要保证分布式训练在无损网络中的性能。采用理论分析与实验评估相结合的方式来验证所提出策略的性能。

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信阳农林学院学报

《信阳农林学院学报》(CN:41-1433/S)是一本有较高学术价值的大型季刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《信阳农林学院学报》办刊宗旨是繁荣学术研究,加强学术交流,促进学校教学科研工作的开展。

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