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日本語
深い学習は、多くの機会と課題を提示します。トレーニングは、後者の良い例-ヶ月以上かかることができます。オークリッジ国立研究所主導のチームは、量子コンピューティング、伝統的な HPC とニューラルネットワークコンピューティングは、深い学習と彼らの初期の作品を改善するためにされる可能性がありますがそれぞれが単独で、あるいはとき他の人とコンサートで使用される活用できる強みを示唆する方法を勉強しています。 仕事の論文 (A 研究の複雑な深い学習ネットワーク、高性能、ニューロ、量子コンピューター) で、arxiv.org に投稿、短い記事にもまとめて (コンピューター-量子深い) オークリッジ国立研究所の web サイト。
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English
Deep learning presents many opportunities and challenges. Training is a good example of the latter – it can take months or longer. An Oak Ridge National Laboratory-led team is studying how quantum computing, traditional HPC, and neuromorphic computing might be used to improve deep learning and their early work suggests each has strengths that could be leveraged independently or when used in concert with the others. The work is presented in a paper (A Study of Complex Deep Learning Networks on High Performance, Neuromorphic, and Quantum Computers), posted on arxiv.org and also summarized in a short article (Computing – Quantum deep) on the ORNL web site.
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