用于个性化数据挖掘的粗粒度分布式深度学习

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摘要：针对深度学习用于处理带有个性化特征的广域分布式数据时，处理精度、通信代价和响应速度等性能难以进一步提升的问题，本论文提议了一种适用于广域网络的粗粒度分布式深度学习方法及系统。分布式深度学习方法一般分为数据分布式和模型分布式，还可以在网络范畴上分为局域分布式和广域分布式。其中，数据分布式比模型分布式更易实现，但模型分布式在参数规模的扩展性上更具优势；相比于局域分布式，广域分布式在通信代价上更具挑战性，但它可以距离用户更近，从而在响应速度上更具优势。在论文中，分布式深度学习方法被进一步分为细粒度分布式和粗粒度分布式。相比于细粒度分布式，粗粒度分布式的相对通信时间更短，从而更适合于广域网络。论文所提议的系统可以作为粗粒度分布式深度学习方法的一个范例，适用于在广域网络上处理具有个性化特征的分布式数据。评价结果表明，粗粒度分布式系统不仅自然保证了更好的通信代价和响应速度，而且提升了个性化数据的处理精度。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/95684A/201606/670626321.html

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关键词：数据挖掘 深度学习 分布式 个性化 cqvip 粗粒度 细粒度 分布式深度学习 个性化数据挖掘 媒体挖掘