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少々の誤差を許容することで大きな並列性を実現?(Approximate computingとかも同じ発想。) なあに、少しくらいの誤差はかえってrobustになる、みたいなノリ?
rjj のブックマーク 2016/09/01 06:01
Decoupled Neural Interfaces using Synthetic Gradients[機械学習]少々の誤差を許容することで大きな並列性を実現?(Approximate computingとかも同じ発想。) なあに、少しくらいの誤差はかえってrobustになる、みたいなノリ?2016/09/01 06:01
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arxiv.org2016/08/19
Training directed neural networks typically requires forward-propagating data through a computation graph, followed by backpropagating error signal, to produce weight updates. All layers, or more g...
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Training directed neural networks typically requires forward-propagating data through a computation graph, followed by backpropagating error signal, to produce weight updates. All layers, or more g...
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