METHOD AND APPARATUS FOR LEARNING OF DEEP LEARNING MODEL IN A DISTRIBUTED DEEP LEARNING SYSTEM

METHOD AND APPARATUS FOR LEARNING OF DEEP LEARNING MODEL IN A DISTRIBUTED DEEP LEARNING SYSTEM

본 개시물의 다양한 실시예들은, 분산 딥러닝 시스템에서 딥러닝 모델의 학습 방법 및 장치에 관한 것이다. 분산 딥러닝 시스템의 작업 머신에서 딥러닝 모델을 학습하는 방법은, 할당된 데이터를 기반으로 딥러닝 모델에 대한 학습을 수행하여 파라미터 업데이트 정보를 획득하는 동작, 상기 획득된 파라미터 업데이트 정보 중 지정된 개수의 파라미터 업데이트 정보를 서버로 전송하는 동작, 상기 서버로부터 평균 파라미터 업데이트 정보를 수신하는 동작, 및 상기 수신된 평균 파라미터 업데이트 정보를 기반으로 상기 딥러닝 모델의 파라미터를 업데이트하는...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser: YUN SEYOUNG, KIM SANGMOOK
Format: Patent
Sprache:eng ; kor
Schlagworte:
CALCULATING
COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
COMPUTING
COUNTING
PHYSICS
Online-Zugang:Volltext bestellen
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
container_end_page
container_issue
container_start_page
container_title
container_volume
creator YUN SEYOUNG
KIM SANGMOOK
description 본 개시물의 다양한 실시예들은, 분산 딥러닝 시스템에서 딥러닝 모델의 학습 방법 및 장치에 관한 것이다. 분산 딥러닝 시스템의 작업 머신에서 딥러닝 모델을 학습하는 방법은, 할당된 데이터를 기반으로 딥러닝 모델에 대한 학습을 수행하여 파라미터 업데이트 정보를 획득하는 동작, 상기 획득된 파라미터 업데이트 정보 중 지정된 개수의 파라미터 업데이트 정보를 서버로 전송하는 동작, 상기 서버로부터 평균 파라미터 업데이트 정보를 수신하는 동작, 및 상기 수신된 평균 파라미터 업데이트 정보를 기반으로 상기 딥러닝 모델의 파라미터를 업데이트하는 동작을 포함할 수 있다.
format Patent
fullrecord <record><control><sourceid>epo_EVB</sourceid><recordid>TN_cdi_epo_espacenet_KR20220085561A</recordid><sourceformat>XML</sourceformat><sourcesystem>PC</sourcesystem><sourcerecordid>KR20220085561A</sourcerecordid><originalsourceid>FETCH-epo_espacenet_KR20220085561A3</originalsourceid><addsrcrecordid>eNrjZIjzdQ3x8HdRcPQD4oAAxyDHkNBgBTf_IAUfV8cgP08_dwV_NwUXV9cAhICvv4urj4Knn4KjgotncEiQp1NoiKsLmqLgyOAQV18eBta0xJziVF4ozc2g7OYa4uyhm1qQH59aXJCYnJqXWhLvHWRkYGRkYGBhampm6GhMnCoAmUUzPQ</addsrcrecordid><sourcetype>Open Access Repository</sourcetype><iscdi>true</iscdi><recordtype>patent</recordtype></control><display><type>patent</type><title>METHOD AND APPARATUS FOR LEARNING OF DEEP LEARNING MODEL IN A DISTRIBUTED DEEP LEARNING SYSTEM</title><source>esp@cenet</source><creator>YUN SEYOUNG ; KIM SANGMOOK</creator><creatorcontrib>YUN SEYOUNG ; KIM SANGMOOK</creatorcontrib><description>본 개시물의 다양한 실시예들은, 분산 딥러닝 시스템에서 딥러닝 모델의 학습 방법 및 장치에 관한 것이다. 분산 딥러닝 시스템의 작업 머신에서 딥러닝 모델을 학습하는 방법은, 할당된 데이터를 기반으로 딥러닝 모델에 대한 학습을 수행하여 파라미터 업데이트 정보를 획득하는 동작, 상기 획득된 파라미터 업데이트 정보 중 지정된 개수의 파라미터 업데이트 정보를 서버로 전송하는 동작, 상기 서버로부터 평균 파라미터 업데이트 정보를 수신하는 동작, 및 상기 수신된 평균 파라미터 업데이트 정보를 기반으로 상기 딥러닝 모델의 파라미터를 업데이트하는 동작을 포함할 수 있다.</description><language>eng ; kor</language><subject>CALCULATING ; COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS ; COMPUTING ; COUNTING ; PHYSICS</subject><creationdate>2022</creationdate><oa>free_for_read</oa><woscitedreferencessubscribed>false</woscitedreferencessubscribed></display><links><openurl>$$Topenurl_article</openurl><openurlfulltext>$$Topenurlfull_article</openurlfulltext><thumbnail>$$Tsyndetics_thumb_exl</thumbnail><linktohtml>$$Uhttps://worldwide.espacenet.com/publicationDetails/biblio?FT=D&amp;date=20220622&amp;DB=EPODOC&amp;CC=KR&amp;NR=20220085561A$$EHTML$$P50$$Gepo$$Hfree_for_read</linktohtml><link.rule.ids>230,309,781,886,25569,76552</link.rule.ids><linktorsrc>$$Uhttps://worldwide.espacenet.com/publicationDetails/biblio?FT=D&amp;date=20220622&amp;DB=EPODOC&amp;CC=KR&amp;NR=20220085561A$$EView_record_in_European_Patent_Office$$FView_record_in_$$GEuropean_Patent_Office$$Hfree_for_read</linktorsrc></links><search><creatorcontrib>YUN SEYOUNG</creatorcontrib><creatorcontrib>KIM SANGMOOK</creatorcontrib><title>METHOD AND APPARATUS FOR LEARNING OF DEEP LEARNING MODEL IN A DISTRIBUTED DEEP LEARNING SYSTEM</title><description>본 개시물의 다양한 실시예들은, 분산 딥러닝 시스템에서 딥러닝 모델의 학습 방법 및 장치에 관한 것이다. 분산 딥러닝 시스템의 작업 머신에서 딥러닝 모델을 학습하는 방법은, 할당된 데이터를 기반으로 딥러닝 모델에 대한 학습을 수행하여 파라미터 업데이트 정보를 획득하는 동작, 상기 획득된 파라미터 업데이트 정보 중 지정된 개수의 파라미터 업데이트 정보를 서버로 전송하는 동작, 상기 서버로부터 평균 파라미터 업데이트 정보를 수신하는 동작, 및 상기 수신된 평균 파라미터 업데이트 정보를 기반으로 상기 딥러닝 모델의 파라미터를 업데이트하는 동작을 포함할 수 있다.</description><subject>CALCULATING</subject><subject>COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS</subject><subject>COMPUTING</subject><subject>COUNTING</subject><subject>PHYSICS</subject><fulltext>true</fulltext><rsrctype>patent</rsrctype><creationdate>2022</creationdate><recordtype>patent</recordtype><sourceid>EVB</sourceid><recordid>eNrjZIjzdQ3x8HdRcPQD4oAAxyDHkNBgBTf_IAUfV8cgP08_dwV_NwUXV9cAhICvv4urj4Knn4KjgotncEiQp1NoiKsLmqLgyOAQV18eBta0xJziVF4ozc2g7OYa4uyhm1qQH59aXJCYnJqXWhLvHWRkYGRkYGBhampm6GhMnCoAmUUzPQ</recordid><startdate>20220622</startdate><enddate>20220622</enddate><creator>YUN SEYOUNG</creator><creator>KIM SANGMOOK</creator><scope>EVB</scope></search><sort><creationdate>20220622</creationdate><title>METHOD AND APPARATUS FOR LEARNING OF DEEP LEARNING MODEL IN A DISTRIBUTED DEEP LEARNING SYSTEM</title><author>YUN SEYOUNG ; KIM SANGMOOK</author></sort><facets><frbrtype>5</frbrtype><frbrgroupid>cdi_FETCH-epo_espacenet_KR20220085561A3</frbrgroupid><rsrctype>patents</rsrctype><prefilter>patents</prefilter><language>eng ; kor</language><creationdate>2022</creationdate><topic>CALCULATING</topic><topic>COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS</topic><topic>COMPUTING</topic><topic>COUNTING</topic><topic>PHYSICS</topic><toplevel>online_resources</toplevel><creatorcontrib>YUN SEYOUNG</creatorcontrib><creatorcontrib>KIM SANGMOOK</creatorcontrib><collection>esp@cenet</collection></facets><delivery><delcategory>Remote Search Resource</delcategory><fulltext>fulltext_linktorsrc</fulltext></delivery><addata><au>YUN SEYOUNG</au><au>KIM SANGMOOK</au><format>patent</format><genre>patent</genre><ristype>GEN</ristype><title>METHOD AND APPARATUS FOR LEARNING OF DEEP LEARNING MODEL IN A DISTRIBUTED DEEP LEARNING SYSTEM</title><date>2022-06-22</date><risdate>2022</risdate><abstract>본 개시물의 다양한 실시예들은, 분산 딥러닝 시스템에서 딥러닝 모델의 학습 방법 및 장치에 관한 것이다. 분산 딥러닝 시스템의 작업 머신에서 딥러닝 모델을 학습하는 방법은, 할당된 데이터를 기반으로 딥러닝 모델에 대한 학습을 수행하여 파라미터 업데이트 정보를 획득하는 동작, 상기 획득된 파라미터 업데이트 정보 중 지정된 개수의 파라미터 업데이트 정보를 서버로 전송하는 동작, 상기 서버로부터 평균 파라미터 업데이트 정보를 수신하는 동작, 및 상기 수신된 평균 파라미터 업데이트 정보를 기반으로 상기 딥러닝 모델의 파라미터를 업데이트하는 동작을 포함할 수 있다.</abstract><oa>free_for_read</oa></addata></record>
fulltext fulltext_linktorsrc
identifier
ispartof
issn
language eng ; kor
recordid cdi_epo_espacenet_KR20220085561A
source esp@cenet
subjects CALCULATING
COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
COMPUTING
COUNTING
PHYSICS
title METHOD AND APPARATUS FOR LEARNING OF DEEP LEARNING MODEL IN A DISTRIBUTED DEEP LEARNING SYSTEM
url https://sfx.bib-bvb.de/sfx_tum?ctx_ver=Z39.88-2004&ctx_enc=info:ofi/enc:UTF-8&ctx_tim=2024-12-16T08%3A45%3A46IST&url_ver=Z39.88-2004&url_ctx_fmt=infofi/fmt:kev:mtx:ctx&rfr_id=info:sid/primo.exlibrisgroup.com:primo3-Article-epo_EVB&rft_val_fmt=info:ofi/fmt:kev:mtx:patent&rft.genre=patent&rft.au=YUN%20SEYOUNG&rft.date=2022-06-22&rft_id=info:doi/&rft_dat=%3Cepo_EVB%3EKR20220085561A%3C/epo_EVB%3E%3Curl%3E%3C/url%3E&disable_directlink=true&sfx.directlink=off&sfx.report_link=0&rft_id=info:oai/&rft_id=info:pmid/&rfr_iscdi=true