分布式机器学习框架:Petuum
Petuum 是一个分布式机器学习框架。它致力于提供一个超大型机器学习的通用算法和系统接口。它主要集中在系统上 "plumbing work"和算法加速的优化上面,当简化分布式 ML 程序实现时——允许你聚焦在模型优化和大数据分析方面。Petuum 能够在集群和云计算(比如:Amazon EC2 和 Google GCE)上高效运行。(ML 是指 ML 算法) 。
Petuum 除了增加了分布式 ML 程序工具,同时还增加了用于大数据分析上的分布式ML算法库。此外它还包含这些工具(在不断丰富中):
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卷机神经网络
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度量学习
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多级逻辑回归
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非负矩阵分解
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稀疏编码
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K-均值
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高级 MedLDA 主题模型
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LDA 主题模型
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矩阵分解(协同过滤)
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完全连接的深度神经网络
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Random Forest Classifier
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