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Effiziente Simulationsexperimente zur Parameteroptimierung speicherintensiver computerlinguistischer Lernverfahren

Effiziente Simulationsexperimente zur Parameteroptimierung speicherintensiver computerlinguistischer Lernverfahren

kurz „E-SPar“

Ziel des Projekts ist es, speicherintensive maschinelle Lernverfahren für den Einsatz auf HPC-Clustern zu optimieren, um Simulationsexperimente zur systematischen Parameteroptimierung der Verfahren durchführen zu können. Als prototypischer Anwendungsfall dienen Matrixfaktorisierungen und Deep Learning-Modelle in der distributionellen Semantik.

Link zum Projekt

 

Projektzeitraum: 1. Oktober 2016 – 30. September 2017

Projektleiter:


Projektbeteilige:
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Finanziert durch: Bayerisches Staatsministerium für Bildung und Kultus, Wissenschaft und Kunst (ab 10/2013)

Art des Projekts: Drittmittelfinanzierte Einzelförderung