GPU上でのNLP向け深層学習の実装について
3. 確率率率的勾配降降下法 until converge: for x, y in trianing data: grad = calc_grad(x, y) update(w, grad) 3 こちらの並列列化は限度度がある こちらの並列列度度を上げる 4. ミニバッチ並列列化 until converge: for {x, y} in trianing data: grad = calc_grad({x, y}) update(w, grad) 4 ⼀一度度にたくさん計算する 並列列に計算できる 5. ミニバッチの勾配計算の例例（SVM） Lhinge(yxTw) l W ∈ RD l x ∈ RD l y ∈ {-1, 1} l Lhinge: R à R 5 ∑ Lhinge(y⦿(xTw)) l W ∈ RD l x ∈ R{B, D} l y ∈
Introduction to Neural Machine Translation with GPUs (part 1) | NVIDIA Technical Blog
Introduction to Neural Machine Translation with GPUs (part 1) Note: This is the first part of a detailed three-part series on machine translation with neural networks by Kyunghyun Cho. You may enjoy part 2 and part 3. Neural machine translation is a recently proposed framework for machine translation based purely on neural networks. This post is the first of a series in which I will explain a simp
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