《集成技術(shù)》雜志集科學(xué)性、學(xué)術(shù)性、實(shí)用性與知識(shí)性為一體，以免費(fèi)開(kāi)放獲取方式面向作者的科技期刊，是信息技術(shù)、生物技術(shù)等專業(yè)技術(shù)人員會(huì)投稿的期刊，集成技術(shù)期刊投
稿范圍包含:機(jī)器人與電動(dòng)汽車 互聯(lián)網(wǎng)與物聯(lián)網(wǎng) 高性能計(jì)算機(jī)與網(wǎng)絡(luò)計(jì)算 生物醫(yī)學(xué)工程等。以下為大家集成技術(shù)期刊論文投稿范文，僅供參考:
范文、基于區(qū)域分解的快速卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)策略研究
摘要:為加快卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練,該研究提出一種受區(qū)域分解方法啟發(fā)的新型學(xué)習(xí)策略。將該方法應(yīng)用于殘差網(wǎng)絡(luò)(Res Net)進(jìn)行圖像分類時(shí),使用ResNet32可獲得最佳結(jié)果。進(jìn)一
步地將ResNet32分成4個(gè)子網(wǎng)絡(luò),其中每個(gè)子網(wǎng)具有0.47M參數(shù)此為原始ResNet32的1/16,從而簡(jiǎn)化了學(xué)習(xí)過(guò)程。此外,由于可以并行訓(xùn)練子網(wǎng)絡(luò),因此在使用CIFAR-10數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類
任務(wù)時(shí),計(jì)算時(shí)間可以從8.53 h(通過(guò)常規(guī)學(xué)習(xí)策略)減少到5.65 h,分類準(zhǔn)確性從92.82%提高到94.09%。CIFAR-100和Food-101數(shù)據(jù)集也實(shí)現(xiàn)了類似的改進(jìn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示所提出的
學(xué)習(xí)策略可以大大減少計(jì)算時(shí)間,并提高分類的準(zhǔn)確性。這表明所提出的策略可以潛在地應(yīng)用于訓(xùn)練帶有大量參數(shù)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
關(guān)鍵詞:學(xué)習(xí)策略;區(qū)域分解;并行訓(xùn)練;加速;
范文、基于機(jī)器學(xué)習(xí)的動(dòng)態(tài)分區(qū)并行文件系統(tǒng)性能優(yōu)化
摘要:近年來(lái),隨著大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)的發(fā)展,應(yīng)用系統(tǒng)越來(lái)越集中,規(guī)模亦越來(lái)越大,使得存儲(chǔ)系統(tǒng)的性能問(wèn)題越來(lái)越突出。為應(yīng)對(duì)其性能要求,并行文件系統(tǒng)得到了大量的應(yīng)用。然而
現(xiàn)有的并行文件系統(tǒng)優(yōu)化方法;大多只考慮應(yīng)用系統(tǒng)或并行文件系統(tǒng)本身,較少考慮兩者之間的協(xié)同。該文基于應(yīng)用系統(tǒng)在并行文件系統(tǒng)上的訪問(wèn)模式對(duì)存儲(chǔ)系統(tǒng)的性能有顯著影響這一
特點(diǎn),提出基于動(dòng)態(tài)分區(qū)的并行文件系統(tǒng)優(yōu)化方法。首先,利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)來(lái)分析挖掘各個(gè)性能影響因素和性能指標(biāo)之間的關(guān)系和規(guī)律,生成優(yōu)化模型。其次,以優(yōu)化模型為基礎(chǔ),輔助并
行文件系統(tǒng)的參數(shù)調(diào)優(yōu)工作。最后,基于Ceph存儲(chǔ)系統(tǒng)進(jìn)行原型實(shí)現(xiàn),并設(shè)計(jì)了三層架構(gòu)應(yīng)用系統(tǒng)進(jìn)行了性能測(cè)試,最終達(dá)到優(yōu)化并行文件系統(tǒng)訪問(wèn)性能的目的。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提出方
法可以達(dá)到85%的預(yù)測(cè)優(yōu)化準(zhǔn)確率;在所提出模型的輔助優(yōu)化下,并行文件系統(tǒng)的吞吐量性能得到約3.6倍的提升。
關(guān)鍵詞:并行文件系統(tǒng);性能優(yōu)化;機(jī)器學(xué)習(xí);邏輯回歸;
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