NeurIPS 2021 | 华为诺亚Oral论文：基于频域的二值神经网络训练方法
二值神经网络（BNN）将原始全精度权重和激活用符号函数表征成 1-bit。但是由于常规符号函数的梯度几乎处处为零，不能用于反向传播，因此一些研究已经提出尝试使用近似梯度来减轻优化难度。然而，这些近似破坏了实际梯度的主要方向。基于此，在一篇 NeurIPS 2021 论文中，来自华为诺亚方舟实验室等机构的研究者提出使用傅里叶级数的组合来估计频域中符号函数的梯度以训练 BNN，即频域逼近 (FDA)....
阿里云机器学习平台PAI与香港大学合作论文入选INFOCOM 2022，有效减少大规模神经网络训练时间
近日，阿里云机器学习平台 PAI 与香港大学吴川教授团队合作的论文”Efficient Pipeline Planning for Expedited Distributed DNN Training”入选 INFOCOM（IEEE International Conference on Computer Communications） 2022，论文提出了一个支持任意网络拓扑的同步流水线并行训....
阿里AAAI2018论文解读：轻量网络训练框架、GAN中文命名实体识别、英俄翻译等
1. 火箭发射：一种有效的轻量网络训练框架《Rocket Launching: A Universal and Efficient Framework for Training Well-performing Light Net》 【团队名称】阿里妈妈事业部 【作者】周国睿、范颖、崔润鹏、卞维杰、朱小强、盖坤 【论文简介】像点击率预估这样的在线实时响应系统对响应时间要求非常严格，结构复杂，层数很....
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