エントリーの編集
![loading...](https://b.st-hatena.com/bdefb8944296a0957e54cebcfefc25c4dcff9f5f/images/v4/public/common/loading@2x.gif)
エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
Allreduce (or MPI) vs. Parameter server approaches – Machine Learning (Theory)
記事へのコメント0件
- 注目コメント
- 新着コメント
このエントリーにコメントしてみましょう。
注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています
![アプリのスクリーンショット](https://b.st-hatena.com/bdefb8944296a0957e54cebcfefc25c4dcff9f5f/images/v4/public/entry/app-screenshot.png)
- バナー広告なし
- ミュート機能あり
- ダークモード搭載
関連記事
Allreduce (or MPI) vs. Parameter server approaches – Machine Learning (Theory)
In the last 7 years or so there has been quite a bit of work on parallel machine learning approac... In the last 7 years or so there has been quite a bit of work on parallel machine learning approaches, enough that I felt like a summary might be helpful both for myself and others. In each case, I put in the earliest known citation. If I missed something please comment. One basic dividing line between parallel approaches is single-machine vs. multi-machine. Multi-machine approaches offer the poten