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dc.contributor.authorHernández, Sergio
dc.contributor.authorValdés, José
dc.contributor.authorValdenegro, Matias
dc.date.accessioned2020-10-26T12:55:39Z
dc.date.available2020-10-26T12:55:39Z
dc.date.issued2020
dc.identifier.urihttp://repositorio.ucm.cl/handle/ucm/3120
dc.description.abstractDeep learning models are traditionally used in big data scenarios. When there is not enough training data to fit a large model, transfer learning re-purpose the learned features from an existing model and re-train the lower layers for the new task. Bayesian inference techniques can be used to capture the uncertainty of the new model but it comes with a high computational cost. In this paper, the run time performance of an Stochastic Gradient Markov Chain Monte Carlo method using two different architectures is compared, namely GPU and multi-core CPU. As opposed to the widely usage of GPUs for deep learning, significant advantages from using modern CPU architectures.es_CL
dc.language.isoenes_CL
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Chile*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/cl/*
dc.source2020 Congreso Estudiantil de Electrónica y Electricidad (INGELECTRA)es_CL
dc.titleA comparison of stochastic gradient MCMC using multi-core and GPU architectureses_CL
dc.typeArticlees_CL
dc.ucm.indexacionScopuses_CL
dc.ucm.uriieeexplore.ieee.org/document/9087329/authors#authorses_CL
dc.ucm.doidoi.org/10.1109/INGELECTRA50225.2020.246962es_CL


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