Netflix开源神经网络库针对千亿级别维度稀疏数据_光环大数据培训
9页1、 光环大数据光环大数据-大数据培训知名品牌大数据培训知名品牌http:/ 光环大数据光环大数据 http:/NetflixNetflix 开源神经网络库针对千亿级别维度稀疏数据开源神经网络库针对千亿级别维度稀疏数据_ _光环大数据培训光环大数据培训Netflix,中文名“网飞” ,是一家在世界多国提供网络视频点播的公司,不少人是因为热门美剧纸牌屋知道的这家公司。事实上,Netflix 在发展中十分重视技术的应用,尤其是近年来人工智能技术的应用,Netflix 甚至拥有自己的深度学习研究室。本文的作者就是来自 Netflix 深度学习研究室的研究员,将要向我们介绍 Netflix 开源的一款面向稀疏数据的轻量化神经网络库:Vectorflow。介绍过去几年来,随着深度学习库与软件创新成果的蓬勃发展,机器学习问题的研究已经成为令人兴奋的热门议题。大多数库从负责处理大量密集问题的专业计算代码演变而来,其中自然也包括将图像分类为通用框架以构建起能够为稀疏模型提供间隔支持的神经网络模型。光环大数据光环大数据-大数据培训知名品牌大数据培训知名品牌http:/ 光环大数据光环大数据 http:/在
2、Netflix 公司,我们的机器学习科学家们需要立足广泛领域应对各类复杂问题:从根据您的喜好作出针对性影视作品推荐,到优化编码算法等等。作为实际任务中的一部分,我们需要处理极为稀疏的数据资源尽管每一次观察到的非零项数量非常有限,但待处理问题的总体维度数量却往往会轻松达到数千万级别。在这样的背景之下,我们认为有必要开发出一款专门针对单一设备、多核心环境的轻量库,并针对浅前馈神经网络的训练进行专门优化。我们希望相关成果拥有体积小、易于调整等特点,而 Vectorflow 项目正是由此而生,并成为 Netflix 内部机器学习科学家们常用的重要工具之一。设计考量敏捷性光环大数据光环大数据-大数据培训知名品牌大数据培训知名品牌http:/ 光环大数据光环大数据 http:/我们希望数据科学家能够以全自治方式轻松运行并迭代其模型。因此,我们决定用 D 语言编写 Vectorflow这是一种现代系统语言,且提供较易接受的学习曲线。凭借着高速编译器与函数编程能力,其可为新人们提供类似于 Python 的使用体验,但同时亦可将性能水平提升几个数量级。另外,经验丰富的开发人员亦能够利用其出色的模板引擎、
3、编译时功能以及低级功能(例如 C 接口、内联汇编器、手动内存管理以及自动向量化等等) 。Vectorflow 中并不存在任何第三方依赖关系,因此能够显著简化部署流程。其提供的基于回调的 API 能够在训练当中轻松插入定制化损失函数。稀疏感知设计稀疏数据库与浅架构库意味着运行时瓶颈往往体现在 IO 方面:举例来说,与大型密集矩阵上的卷积层不同,其运行每行时所需要的运算量极低。光环大数据光环大数据-大数据培训知名品牌大数据培训知名品牌http:/ 光环大数据光环大数据 http:/Vectorflow 能够尽可能避免在正向与反向传递过程中进行任何内存复制或分配 ; 事实上,各个层都会从其父级与子级处引用所需数据。矩阵 - 向量操作拥有稀疏与密集两种实现方式,其中密集型表现为 SIMD 向量化,而 Vectorflow 的出现则为我们带来了处理稀疏输出梯度时进行稀疏反向传递的可行途径。IO 未知如果您进行 IO 绑定,那么根据定义,训练器的运行速度将直接由您 IO 层的速度决定。Vectorflow 立足于底层数据模式采取非常宽松的要求(仅提供包含一条features属性的行迭代器) ,因此
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