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2019年MLSys：美国加利福尼亚州斯坦福

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阿梅特·塔瓦尔卡,辑弗吉尼亚·史密斯,马泰扎哈里亚:
2019年机器学习与系统学报，MLSys 2019，美国加利福尼亚州斯坦福市，2019年3月31日至4月2日。 mlsys.org网站 2019
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贾志浩,马泰扎哈里亚,亚历克斯·艾肯:
超越深度神经网络的数据和模型并行性。
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Wonkyung Jung先生,大金钟,再见了，金,李顺中（Sunjung Lee）,李元宫,郑浩安:
重组批次标准化以加快CNN培训。
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贾志浩,唐建思,托德·沃萨夫斯基,高明宇,马泰扎哈里亚,亚历克斯·艾肯:
用松弛图替换优化DNN计算。
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阿萨夫·艾森曼,马克西姆·诺莫夫,达里尔·加德纳,米沙·斯梅尔扬斯基,谢尔盖·普皮耶夫,金·哈泽尔伍德,阿萨夫·西登,萨钦·卡蒂:
Bandana：使用非易失性存储器存储深度学习模型。
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林贤泽,大卫·安徒生,迈克尔·卡明斯基:
3LC：用于分布式机器学习的轻量级有效流量压缩。
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迈克尔·沙施米特（Michael Schaarschmidt）,斯文·米卡,凯·弗里克,Eiko Yoneki公司:
RLgraph：深度强化学习的模块化计算图。
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乔治奥斯·达马斯基诺,El-Mahdi El-Mhamdi埃尔·马赫迪,拉希德·格雷劳伊,阿萨尼·吉尔古斯,塞巴斯蒂安·鲁奥:
AGGREGATHOR：通过稳健梯度聚合进行拜占庭机器学习。
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保罗·N·沃特莫,楚滕州,帕特里克·汉森,Shryas K.Venkataramanaiah（什里亚斯·K·文卡塔拉马奈亚）,Jae-sun-Seo先生,马修·马蒂娜:
FixyNN：通过转移学习实现高能效实时移动计算机视觉硬件加速。
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亚当·莱勒,莱德尔·吴,沈嘉君,蒂莫塞·拉克鲁瓦,卢卡·韦尔斯特特,Abhijit Bose公司,亚历克斯·佩萨霍维奇:
Pytorch-BigGraph：一个大规模图形嵌入系统。
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阿南德·贾亚拉詹,金良伟,加斯·吉布森,亚历山德拉·费多罗娃,Gennady Pekhimenko先生:
分布式DNN训练中基于优先级的参数传播。
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齐磊,吴凌飞,陈品玉（Pin-Yu Chen）,亚历克斯·迪马基斯,Inderjit S.Dhillon公司,迈克尔·维布罗克:
离散对抗攻击和子模块优化及其在文本分类中的应用。
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田昭,张亚琪,Kunle Olukotun公司:
利用空间加速器高效地为递归神经网络服务。
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阿克谢·阿格拉瓦尔,阿克谢·纳雷什·莫迪,亚历山大·帕索斯,阿伦·拉沃伊,阿什什·阿加瓦尔,阿西姆·尚卡尔,伊戈尔·加尼切夫,乔什·利文伯格,Mingsheng Hong先生,拉贾特·蒙加,蔡善清:
TensorFlow Eager：用于机器学习的多阶段、嵌入Python的DSL。
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迪巴卡尔峡谷,加内什·达西卡,马修·马蒂娜:
用于高度受限物联网应用的三元混合神经树网络。
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毛慧子,Taeyong Kong公司,比尔·戴利:
CaTDet：用于从视频中高效检测目标的级联跟踪检测器。
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王建宇,高利·乔希:
在本地更新SGD中实现最佳错误-运行时权衡的自适应通信策略。
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赵毅仁,伊利亚·舒梅洛夫,罗伯特·D·马林斯,罗斯·安德森:
压缩或不压缩：了解对手攻击和神经网络压缩之间的相互作用。
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明西克·赵,乌尔里希·芬克勒,大卫·S·孔,希勒里·C·亨特:
BlueConnect：在异构网络层次结构上分解All-Reduce以进行深度学习。
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马克西米利安·格鲁布,盖·勒米厄,Mieszko Lis公司:
基于删减重量预算的全深度神经网络训练。
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桑库·莱姆,阿尔曼·贝罗齐,魏文,葛丽,永记权,马坦·埃雷斯:
小批量序列化：CNN训练与层间数据重用。
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米盖尔·阿尔。Carreira-Perpiñán,梅赫迪·阿利扎德:
Parmac：嵌套函数的分布式优化，用于学习二进制自动编码器。
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张健（Jian Zhang）,Ioannis Mitliagkas公司:
YellowFin与动量调节艺术。
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丹尼尔·斯迈尔科夫,尼基尔·索拉,Yannick Assogba公司,袁安（Ann Yuan）,尼克·克莱格,平余（Ping Yu）,张康毅,蔡善清,艾瑞克尼尔森,大卫·索格尔,斯坦·比莱斯基,迈克尔·特里,查尔斯·尼科尔森,桑迪普·N.古普塔,莎拉·西拉朱丁,D.斯卡利,拉贾特·蒙加,格雷格·科拉多,费尔南达·维加斯,瓦滕伯格:
TensorFlow.js：网络及其他领域的机器学习。
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塞德里克·伦格利,博扬·卡拉斯,柏林丁,刘峰（音）,凯文·沙文斯基,吴文涛,策张:
机器学习模型与ease.ml/ci的持续集成：走向严谨而实用的治疗。
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埃里克·布雷克,Neoklis Polyzotis公司,苏迪普·罗伊,史蒂文·黄,马丁·津科维奇:
机器学习的数据验证。
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Choi准伍,斯瓦加特·文卡塔拉马尼,维贾亚拉克什米·斯里尼瓦桑,凯拉什·戈帕拉克里什南,卓王,皮尔斯·庄:
精确高效的2位量化神经网络。
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马思源,米哈伊尔·贝尔金:
适应Gpus的内核机器，用于有效的大批量训练。
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卡尔利斯塔·博纳维茨,休伯特·艾奇纳,沃尔夫冈·格里斯坎普,Dzmitry Huba公司,亚历克斯·英格曼,弗拉基米尔·伊万诺夫,克洛伊·基登,雅库布·科内肯（Jakub Konecn）,斯蒂芬诺·马佐奇,布伦丹·麦克马汉,蒂蒙·范·奥弗维尔特,彼得鲁,丹尼尔·拉梅奇,杰森·罗斯兰德:
面向大规模联合学习：系统设计。
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Dan摩尔多瓦,詹姆斯·戴克,王飞（音译）,安德鲁·约翰逊,布莱恩·K·李,扎卡里·纳多,D.斯卡利,Tiark Rompf公司,亚历山大·威尔奇科:
AutoGraph：具有基于图形的性能的强制式编码。
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克里斯托弗·卡内尔,托马斯·金,朱利奥·周,李从龙,林贤泽,大卫·安徒生,迈克尔·卡明斯基,Subramanya Dulloor女士:
在受限边缘节点上缩放视频分析。
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哈迪·哈希米说,Sangeetha Abdu Jyothi公司,罗伊·H·坎贝尔:
TicTac：通过通信调度加速分布式深度学习。
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廷武钦,瑞州鼎,戴安娜·马库列斯库:
AdaScale：使用自适应缩放实现实时视频对象检测。

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