机器学习

mxnet：结合R与GPU加速深度学习

何通 / 2016-04-07

近年来，深度学习可谓是机器学习方向的明星概念，不同的模型分别在图像处理与自然语言处理等任务中取得了前所未有的好成绩。在实际的应用中，大家除了关心模型的准确度，还常常希望能比较快速地完成模型的训练。一个常用的加速手段便是将模型放在GPU上进行训练。然而由于种种原因，R语言似乎缺少一个能够在GPU上训练深度学习模型的程序包。 DMLC（Distributed (Deep) Machine……

COS访谈

COS访谈第18期：陈天奇

陈天奇 / 何通 / 2015-06-28

【COS编辑部按】受访者：陈天奇采访者：何通简介：陈天奇，华盛顿大学计算机系博士生，研究方向为大规模机器学习。他曾获得KDD CUP 2012 Track 1第一名，并开发了SVDFeature，XGBoost，cxxnet等著名机器学习工具，是Distributed (Deep) Machine Learning Common的发起人之一。何：你的本科在上海交大的ACM班就读，是怎么开始做……