ACM通信

ACM TechNews

科学的深度学习:Nersc的Prabhat问答

由HPCwire
2017年11月13日
评论

在一次采访中，美国国家能源研究科学计算中心(NERSC)的Prabhat讨论了深度学习、机器学习以及将它们应用于科学的挑战。

“我认为深度学习……作为机器学习的一个子集，而机器学习又与统计学领域密切相关，所有这些都与解决这样或那样的推理问题有关，”Prabhat说。他指出，大数据的可获得性、更强大的计算机以及它们的融合推动了深度学习的发展，并指出了卷积网络和长短期记忆架构在深度学习科学应用中的优势。

Prabhat说NERSC大约有70个用户在使用深度学习软件，并且已经在其Cori系统上确定并部署了几个流行的深度学习框架。Prabhat预测，深度学习面临的挑战包括处理复杂多样的数据集、性能和可扩展性，以及解决“缺乏理论、可解释性、不确定性量化以及对正式协议的需求”等问题。

从HPCwire
查看全文

版权所有©2017公司的信息。，美国马里兰州贝塞斯达

---

没有发现记录