Djupt lärande har visat enastående prestanda i olika maskininlärningsuppgifter. Den djupa komplexa modellens struktur och massiva träningsdata gör det dock dyrt att träna. I det här dokumentet presenterar vi ett distribuerat djupinlärningssystem, Singa, för att träna stora modeller över stora datauppsättningar. En intuitiv programmeringsmodell baserad på lagret abstraktion tillhandahålls, som stöder en mängd populära djupt lärande modeller. Singa arkitektur stöder både synkrona och asynkrona träningsramar. Hybrid utbildningsramar kan också anpassas för att uppnå god skalbarhet. Singa ger olika neurala nät partitionering system för att träna stora modeller. Singa är ett Apache Incubator-projekt som släpps under Apachelicens 2.
Singa REF är en distribuerad plattform för djupinlärning med lagerabstraction-baserad programmeringsmodell.
SINGA: A Distributed Deep Learning Platform
{'venue': "MM '15", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}