Parallel matrix neural network training on cluster systems for dynamic FET modeling from large datasets

机译：在大型数据集上进行动态FET建模的集群系统上的并行矩阵神经网络训练

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This paper presents a powerful and general parallel artificial neural network training technique with parallel computing on cluster systems. Large numbers of training samples are distributed to multiple computers on a cluster system to achieve a high speed-up for training. The method is evaluated with respect to two examples of an advanced dynamic nonlinear simulation model for GaN transistors where the training set is measured large-signal waveform data from an NVNA. For advanced models in a high dimensional space with large training sample size, the proposed approach is demonstrated to reduce the total training time by a factor of 35.

机译：本文提出了一种功能强大且通用的，在集群系统上具有并行计算能力的并行人工神经网络训练技术。大量的训练样本被分发到群集系统上的多台计算机上，以加快训练速度。该方法是针对GaN晶体管的高级动态非线性仿真模型的两个示例进行评估的，其中，训练集是从NVNA测得的大信号波形数据。对于高维度空间中具有大量训练样本量的高级模型，所提出的方法被证明可以将总训练时间减少35倍。

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来源
《IEEE MTT-S International Microwave Symposium》|2016年|1-3|共3页
会议地点
作者
Shunlu Zhang; Jianjun Xu; Qi-Jun Zhang; David E. Root;
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作者单位

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会议组织
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正文语种
中图分类
关键词
Training; Computers; Neurons; Computational modeling; Neural networks; Central Processing Unit; Semiconductor device modeling;

机译：培训;计算机;神经元;计算建模;神经网络;中央处理器;半导体器件建模;

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