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学界 | 北大、微软提出NGra:高效大规模图神经网络计算

机器之心  · 公众号  · AI  · 2018-12-31 12:15
选自 arxiv作者:Lingxiao Ma 等机器之心编译参与:Geek AI、Chita本文介绍了第一个基于图的神经网络并行处理框架,该框架提出的一种新模型可以在大型图上实现高效的计算。目前,深度学习技术通常以深度神经网络(DNN)的形式展现。由于其在语音、视觉和自然语言处理等领域所取得的成功,深度学习技术越来越受欢迎。在这些领域中,底层数据表征的坐标通常具有规则的网格结构,这有利于包含大量类似于单指令多数据流(SIMD)数据并行运算的硬件加速机制(例如 GPU)。目前,将深度学习模型应用在具有不规则图结构的数据上成为了一种新兴的趋势 [9, 22, 25, 13, 15, 4, 5, 29],这种趋势是由诸如社交网络、知识图谱、以及生物信息学和神经科学(例如,蛋白质之间的交 ………………………………

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