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公开(公告)号：CN106062786B
公开(公告)日：2019-12-31
申请号：CN201480068322.8
申请日：2014-09-12
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
IPC: G06N3/08
Abstract: 各技术和构造可减少确定优化问题(如神经网络的训练)的解所需的时间。可由并行地操作的多个节点确定对计算模型的修改。经量化的修改值可以在各节点之间传送以减少要传送的数据量。经量化的值可小至每一者一位。量化‑误差值可被存储并用于量化后续修改。各节点可并行地操作且使计算和数据传输重叠以进一步减少确定解所需的时间。经量化的值可被分区且每一节点可合计对应分区的值。
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公开(公告)号：CN110992935B
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN201911225718.X
申请日：2014-09-12
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
Abstract: 本公开涉及用于训练神经网络的计算系统。各技术和构造可减少确定优化问题(如神经网络的训练)的解所需的时间。可由并行地操作的多个节点确定对计算模型的修改。经量化的修改值可以在各节点之间传送以减少要传送的数据量。经量化的值可小至每一者一位。量化‑误差值可被存储并用于量化后续修改。各节点可并行地操作且使计算和数据传输重叠以进一步减少确定解所需的时间。经量化的值可被分区且每一节点可合计对应分区的值。
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公开(公告)号：CN110992935A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911225718.X
申请日：2014-09-12
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
Abstract: 本公开涉及用于训练神经网络的计算系统。各技术和构造可减少确定优化问题(如神经网络的训练)的解所需的时间。可由并行地操作的多个节点确定对计算模型的修改。经量化的修改值可以在各节点之间传送以减少要传送的数据量。经量化的值可小至每一者一位。量化-误差值可被存储并用于量化后续修改。各节点可并行地操作且使计算和数据传输重叠以进一步减少确定解所需的时间。经量化的值可被分区且每一节点可合计对应分区的值。
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公开(公告)号：CN106062786A
公开(公告)日：2016-10-26
申请号：CN201480068322.8
申请日：2014-09-12
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
IPC: G06N3/08
Abstract: 各技术和构造可减少确定优化问题(如神经网络的训练)的解所需的时间。可由并行地操作的多个节点确定对计算模型的修改。经量化的修改值可以在各节点之间传送以减少要传送的数据量。经量化的值可小至每一者一位。量化‑误差值可被存储并用于量化后续修改。各节点可并行地操作且使计算和数据传输重叠以进一步减少确定解所需的时间。经量化的值可被分区且每一节点可合计对应分区的值。
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