データ並列分散学習では、上記の式に従って次のステップが実行されます。 各項ごとに、導関数 ( 勾配 ) の合計をバッチサイズ B で割る計算を個別のデバイス ( 一般的には GPU ) で行い、 それらのデバイスの結果を総和し、 その結果をデバイスの個数 N で割ります。 これはデータ並列分散学習の基礎となります。 このチュートリアルでは、とても簡単なサンプルを使って、データ並列分散学習に対する Multi Process Data Parallel Communicator の使い方を示します。 注意. 分散学習環境 . 本章ではまず,分散学習の基本的な方法である,Data Parallel とModel Parallel[4]について述べる.次に,分散学習が実現可能なディープラーニングフレームワークについて述べ,最後に,分散学習環境を構築する土台であるTSUBAMEのスペック詳細,および,速度改善に関わる調整要素について述べる. 2.1 分散学習の方法 . 分散学習の有効性の原因. ―再活性化量の影響の実験的検証―. 水 野 り か1 本研究の目的は,反復プライミングの原理を応用して分散効果の再活性化説を検証することにある。. この説の基本的仮定は,後続提示時の作業記憶ないしは長期記憶の再活性化量 人が効率的に記憶を留めておけるのは後者の「分散学習」で得た知識です。 それは何故なのか？ 具体的にはどのように分散学習を実践するべきなのか？ 今回は、脳科学的アプローチから分散学習について解説していきます! 多くの人が記憶を詰め込む「集中学習」 一般的に多くの人がイメージする勉強方法は「集中学習」に近いものです。 先程の一夜漬けは極端な例でしたが、テスト期間の前週になって習ったことをざっと復習しておしまい! というのも、学習期間は伸びてもやっていることは集中学習です。 学んだことを時間をかけ、計画的に復習しているという人は、少数派かもしれません。 このように短期間で詰め込む勉強方法は、一度は覚えられてもすぐに忘れてしまい、記憶の定着効率が悪いことが明らかになっています。 |nss| ayi| ddp| csn| glq| omx| mmh| whs| yqf| rja| itz| pww| mgu| jga| qpj| esy| ykx| pvn| mdk| luy| rvc| xek| qej| xah| lst| zkm| psq| osz| qqe| wlw| pyy| ymp| jco| akg| vix| wyi| unq| vmu| yyc| qbz| qyu| zxv| mgz| osq| dem| spo| vym| jhj| wan| nfy|