文件名称：人工智能matlabmnist代码-source:来源
文件大小：21.39MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-15 14:39:41
系统开源
人工智能matlab mnist代码这是论文《 DAve-QN：具有局部超线性收敛速率的分布式平均拟牛顿方法》的实现，该方法在第23届国际人工智能与统计国际会议（）上被接受。 这是使用C的高性能实现。 为了与最新技术进行比较，我们实现了，并运行了所有需要的脚本。 我们还提供了DAve-QN的MATLAB实现，以供进一步使用。 要求 英特尔MKL 11.1.2 MVAPICH2 / 2.1 mpicc 14.0.2 汇编 首先，我们必须设置环境变量MKLROOT。 这取决于MKL的安装路径。 对于LINUX系统上的默认安装： $ export MKLROOT=/opt/intel/mkl/ 然后我们可以使用提供的makefile编译代码： $ make 测验 DAve-QN接受多个参数作为输入。 一个典型的测试如下所示： $ mpirun -np 3 dave_qn.o /path/to/mnist 60000 9994156 780 40 1 0.01 1 这将在具有3个处理器（2个工作程序和1个主处理器，由-np表示）的mnist数据集上运行dave_qn。 dave_qn的输入参数
【文件预览】：
source-master
----giant.c(17KB)
----dataset()
--------mnist.tar.gz(21.36MB)
----Split.jar(2KB)
----Readme.md(4KB)
----scripts()
--------test.sh(73B)
--------run_dave_qn.sh(73B)
--------mnistSplit.sh(97B)
--------run_dave_rpg.sh(77B)
--------run_dane.sh(76B)
--------run_giant.sh(66B)
----dave_qn.c(17KB)
----makefile(437B)
----MATLAB Code()
--------grad_fn.m(241B)
--------dave_qn.m(3KB)
----dane.c(15KB)
----dave_rpg.c(19KB)