http://wiki.iiis.systems:9988/w/api.php?action=feedcontributions&feedformat=atom&user=Zhengshun 2026-04-05T08:29:26Z User contributions MediaWiki 1.24.0-rc.1 http://wiki.iiis.systems:9988/w/index.php?title=Projects:bdl_ml_algo&diff=530 2016-11-22T02:11:40Z

<p>Zhengshun: /* 项目介绍 */</p> <hr /> <div>= 项目名称 =<br /> <br /> 针对大规模机器学习问题的分布式随机优化算法<br /> <br /> = 项目介绍 =<br /> <br /> 大规模机器学习通常表现为数据特别大，模型维度特别高，因此在实际生产环境中，通常采用分布式处理技术来完成模型训练。由于数据量非常大，而传统的batch式方法（比如：梯度下降、L-BFGS等）每轮的计算需要遍历所有数据，故其每轮的计算开销成为算法的性能瓶颈。然而在分布式环境中，由于节点间的通信开销大，简单的应用随机梯度下降方法却无法保证收敛的精度和通信的高效。<br /> <br /> 本项目提出新的分布式随机优化算法（Distributed Alternating Dual Maximization Algorithm），并在公开数据集及百度的凤巢、网盟、春华等业务线数据上验证。<br /> <br /> = 参与人员 =<br /> <br /> Shun Zheng<br /> <br /> Fen Xia<br /> <br /> Wei Xu<br /> <br /> Tong Zhang<br /> <br /> = 相关资料 =<br /> <br /> * [http://icml.cc/2015/tutorials/2015_ICML_ConvexOptimization_I.pdf 大规模经验风险最小化问题的现代优化方法-1]<br /> * [http://icml.cc/2015/tutorials/2015_ICML_ConvexOptimization_II.pdf 大规模经验风险最小化问题的现代优化方法-2]<br /> <br /> = 项目进展 =<br /> 一篇[https://arxiv.org/abs/1604.03763 paper]在投</div>

Zhengshun http://wiki.iiis.systems:9988/w/index.php?title=Projects:bdl_ml_algo&diff=499 2016-11-21T08:42:28Z

<p>Zhengshun: /* 项目介绍 */</p> <hr /> <div>= 项目名称 =<br /> <br /> 针对大规模机器学习问题的分布式随机优化算法<br /> <br /> = 项目介绍 =<br /> <br /> 大规模机器学习通常表现为数据特别大，模型维度特别高，因此在实际生产环境中，通常采用分布式处理技术来完成模型训练。由于数据量非常大，而传统的batch式方法（比如：梯度下降、L-BFGS等）每轮的计算需要遍历所有数据，故其每轮的计算开销成为算法的性能瓶颈。然而在分布式环境中，由于节点间的通信开销大，简单的应用随机梯度下降方法却无法保证收敛的精度和通信的高效。<br /> <br /> 本项目提出新的分布式随机优化算法（Distributed Dual Maximization Algorithm），并在公开数据集及百度的凤巢、网盟、春华等业务线数据上验证。<br /> <br /> = 参与人员 =<br /> <br /> Shun Zheng<br /> <br /> Fen Xia<br /> <br /> Wei Xu<br /> <br /> Tong Zhang<br /> <br /> = 相关资料 =<br /> <br /> * [http://icml.cc/2015/tutorials/2015_ICML_ConvexOptimization_I.pdf 大规模经验风险最小化问题的现代优化方法-1]<br /> * [http://icml.cc/2015/tutorials/2015_ICML_ConvexOptimization_II.pdf 大规模经验风险最小化问题的现代优化方法-2]<br /> <br /> = 项目进展 =<br /> 一篇[https://arxiv.org/abs/1604.03763 paper]在投</div>

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<p>Zhengshun: /* 相关资料 */</p> <hr /> <div>= 项目名称 =<br /> <br /> 针对大规模机器学习问题的分布式随机优化算法<br /> <br /> = 项目介绍 =<br /> <br /> 大规模机器学习问题的特点通常表现为数据特别大，模型维度特别高，因此在实际生产环境中，通常采用分布式处理技术来完成模型训练。由于数据量非常大，而传统的batch式方法（比如：梯度下降、L-BFGS等）每轮的计算需要遍历所有数据，故其每轮的计算开销成为算法的性能瓶颈。然而在分布式环境中，由于节点间的通信开销大，简单的应用随机梯度下降方法却无法保证收敛的精度和通信的高效。<br /> <br /> 本项目提出新的分布式随机优化算法（Distributed Dual Maximization Algorithm），并在公开数据集及百度的凤巢、网盟、春华等业务线数据上验证。<br /> <br /> = 参与人员 =<br /> <br /> Shun Zheng<br /> <br /> Fen Xia<br /> <br /> Wei Xu<br /> <br /> Tong Zhang<br /> <br /> = 相关资料 =<br /> <br /> * [http://icml.cc/2015/tutorials/2015_ICML_ConvexOptimization_I.pdf 大规模经验风险最小化问题的现代优化方法-1]<br /> * [http://icml.cc/2015/tutorials/2015_ICML_ConvexOptimization_II.pdf 大规模经验风险最小化问题的现代优化方法-2]<br /> <br /> = 项目进展 =<br /> 一篇[https://arxiv.org/abs/1604.03763 paper]在投</div>

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<p>Zhengshun: /* 项目进展 */</p> <hr /> <div>= 项目名称 =<br /> <br /> 针对大规模机器学习问题的分布式随机优化算法<br /> <br /> = 项目介绍 =<br /> <br /> 大规模机器学习问题的特点通常表现为数据特别大，模型维度特别高，因此在实际生产环境中，通常采用分布式处理技术来完成模型训练。由于数据量非常大，而传统的batch式方法（比如：梯度下降、L-BFGS等）每轮的计算需要遍历所有数据，故其每轮的计算开销成为算法的性能瓶颈。然而在分布式环境中，由于节点间的通信开销大，简单的应用随机梯度下降方法却无法保证收敛的精度和通信的高效。<br /> <br /> 本项目提出新的分布式随机优化算法（Distributed Dual Maximization Algorithm），并在公开数据集及百度的凤巢、网盟、春华等业务线数据上验证。<br /> <br /> = 参与人员 =<br /> <br /> Shun Zheng<br /> <br /> Fen Xia<br /> <br /> Wei Xu<br /> <br /> Tong Zhang<br /> <br /> = 相关资料 =<br /> <br /> * [http://icml.cc/2015/tutorials/2015_ICML_ConvexOptimization_I.pdf 大规模经验风险最小化的现代优化方法-1]<br /> * [http://icml.cc/2015/tutorials/2015_ICML_ConvexOptimization_II.pdf 大规模经验风险最小化的现代优化方法-2]<br /> <br /> = 项目进展 =<br /> 一篇[https://arxiv.org/abs/1604.03763 paper]在投</div>

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<p>Zhengshun: Created page with &quot;= 项目名称 = 针对大规模机器学习问题的分布式随机优化算法 = 项目介绍 = 大规模机器学习问题的特点通常表现为数据特别大，模...&quot;</p> <hr /> <div>= 项目名称 =<br /> <br /> 针对大规模机器学习问题的分布式随机优化算法<br /> <br /> = 项目介绍 =<br /> <br /> 大规模机器学习问题的特点通常表现为数据特别大，模型维度特别高，因此在实际生产环境中，通常采用分布式处理技术来完成模型训练。由于数据量非常大，而传统的batch式方法（比如：梯度下降、L-BFGS等）每轮的计算需要遍历所有数据，故其每轮的计算开销成为算法的性能瓶颈。然而在分布式环境中，由于节点间的通信开销大，简单的应用随机梯度下降方法却无法保证收敛的精度和通信的高效。<br /> <br /> 本项目提出新的分布式随机优化算法（Distributed Dual Maximization Algorithm），并在公开数据集及百度的凤巢、网盟、春华等业务线数据上验证。<br /> <br /> = 参与人员 =<br /> <br /> Shun Zheng<br /> <br /> Fen Xia<br /> <br /> Wei Xu<br /> <br /> Tong Zhang<br /> <br /> = 相关资料 =<br /> <br /> * [http://icml.cc/2015/tutorials/2015_ICML_ConvexOptimization_I.pdf 大规模经验风险最小化的现代优化方法-1]<br /> * [http://icml.cc/2015/tutorials/2015_ICML_ConvexOptimization_II.pdf 大规模经验风险最小化的现代优化方法-2]<br /> <br /> = 项目进展 =<br /> 一篇* [https://arxiv.org/abs/1604.03763 paper]在投</div>

Zhengshun http://wiki.iiis.systems:9988/w/index.php?title=Projects&diff=495 2016-11-21T08:21:23Z

<p>Zhengshun: </p> <hr /> <div>* [[Projects:project_test | 项目示例]]<br /> * [[Projects:Owan | 光交换广域网]]<br /> * [[Projects:Optical-DCN | 数据中心光网络]]<br /> * [[Projects:Stateless-DCN | 无状态数据中心网络]]<br /> * [[Projects:Stock-Prediction | 多数据源股市预测]]<br /> * [[Projects:CIDS | CIDS:Adapting legacy intrusion detection system to the cloud with hybrid sampling]]<br /> * [[Projects:HadoopBenchmark | 虚拟环境下部署大数据系统框架的调度性能研究]]<br /> * [[Projects:IndoorPositioning | 多人环境下基于WIFI的室内定位]]<br /> * [[Projects:CVTracing | 图像追踪、避障及导航]]<br /> * [[Projects:qa_system | 问答系统]]<br /> * [[Projects:semi_mt | 神经机器翻译的半监督学习]]<br /> * [[Projects:transfer_learning | 广告数据大规模迁移学习]]<br /> * [[Projects:Baidu_power_control | Increasing Large-Scale Data Center Capacity by Statistical Power Control]]<br /> * [[Projects:bdl_ml_algo | 针对大规模机器学习问题的分布式随机优化算法]]</div>

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<p>Zhengshun: </p> <hr /> <div>* [[Projects:project_test | 项目示例]]<br /> * [[Projects:Owan | 光交换广域网]]<br /> * [[Projects:Optical-DCN | 数据中心光网络]]<br /> * [[Projects:Stateless-DCN | 无状态数据中心网络]]<br /> * [[Projects:Stock-Prediction | 多数据源股市预测]]<br /> * [[Projects:CIDS | CIDS:Adapting legacy intrusion detection system to the cloud with hybrid sampling]]<br /> * [[Projects:HadoopBenchmark | 虚拟环境下部署大数据系统框架的调度性能研究]]<br /> * [[Projects:IndoorPositioning | 多人环境下基于WIFI的室内定位]]<br /> * [[Projects:CVTracing | 图像追踪、避障及导航]]<br /> * [[Projects:qa_system | 问答系统]]<br /> * [[Projects:semi_mt | 神经机器翻译的半监督学习]]<br /> * [[Projects:transfer_learning | 广告数据大规模迁移学习]]<br /> * [[Projects:Baidu_power_control | Increasing Large-Scale Data Center Capacity by Statistical Power Control]]<br /> * [[Projects:bdl_ml_algo | 针对机器学习问题的分布式随机优化算法]]</div>

Zhengshun http://wiki.iiis.systems:9988/w/index.php?title=Projects:qa_system&diff=429 2016-11-17T06:00:45Z

<p>Zhengshun: </p> <hr /> <div>= 项目名称 =<br /> <br /> 问答系统<br /> <br /> = 项目介绍 =<br /> <br /> 基于金融领域的公司电话会议、财报等数据，搭建问答系统。<br /> <br /> <br /> = 参与人员 =<br /> <br /> Shun Zheng<br /> <br /> Xin Liu<br /> <br /> Lu Chen<br /> <br /> Ling Huang<br /> <br /> Wei Xu<br /> <br /> = 相关资料 =<br /> <br /> * [https://github.com/brmson/yodaqa YodaQA系统]<br /> <br /> = 项目进展 =<br /> <br /> == 2016年10月20日 ==<br /> <br /> 搭建起开源系统YodaQA<br /> <br /> == 2016年10月30日 ==<br /> <br /> 学习IBM Watson、YodaQA相关paper<br /> <br /> == 2016年11月15日 ==<br /> <br /> 学习UIMA、UIMA-FIT、Gradle、DkPro、StanfordNLP等基于Java的NLP框架<br /> <br /> 分析YodaQA的pipeline</div>

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<p>Zhengshun: </p> <hr /> <div>= 项目名称 =<br /> <br /> 问答系统<br /> <br /> = 项目介绍 =<br /> <br /> 基于金融领域的公司电话会议、财报等数据，搭建问答系统。<br /> <br /> <br /> = 参与人员 =<br /> <br /> Shun Zheng<br /> <br /> Xin Liu<br /> <br /> Lu Chen<br /> <br /> Ling Huang<br /> <br /> Wei Xu<br /> <br /> = 相关资料 =<br /> <br /> * [https://github.com/brmson/yodaqa YodaQA系统]<br /> <br /> = 项目进展 =<br /> <br /> == 2016年10月20日 ==<br /> <br /> 搭建起开源系统YodaQA<br /> <br /> == 2016年10月30日 ==<br /> <br /> 学习IBM Watson、YodaQA相关paper<br /> <br /> == 2016年11月15日 ==<br /> <br /> 学习UIMA、UIMA-FIT、Gradle、DkPro、StanfordNLP等基于Java的NLP框架<br /> <br /> 分析YodaQA的pipeline<br /> <br /> = 相关链接 =<br /> <br /> * [http:/10.2.0.114:4567 一个open-domain的demo]</div>

Zhengshun http://wiki.iiis.systems:9988/w/index.php?title=Projects&diff=427 2016-11-17T05:57:01Z

<p>Zhengshun: </p> <hr /> <div>* [[Projects:project_test | 项目示例]]<br /> * [[Projects:Owan | 光交换广域网]]<br /> * [[Projects:Stateless-DCN | 无状态数据中心网络]]<br /> * [[Projects:Stock-Prediction | 多数据源股市预测]]<br /> * [[Projects:CIDS | CIDS:Adapting legacy intrusion detection system to the cloud with hybrid sampling]]<br /> * [[Projects:HadoopBenchmark | 虚拟环境下部署大数据系统框架的调度性能研究]]<br /> * [[Projects:IndoorPositioning | 多人环境下基于WIFI的室内定位]]<br /> * [[Projects:CVTracing | 图像追踪、避障及导航]]<br /> * [[Projects:qa_system | 问答系统]]</div>

Zhengshun http://wiki.iiis.systems:9988/w/index.php?title=Projects&diff=426 2016-11-17T05:56:32Z

<p>Zhengshun: </p> <hr /> <div>* [[Projects:project_test | 项目示例]]<br /> * [[Projects:Owan | 光交换广域网]]<br /> * [[Projects:Stateless-DCN | 无状态数据中心网络]]<br /> * [[Projects:Stock-Prediction | 多数据源股市预测]]<br /> * [[Projects:CIDS | CIDS:Adapting legacy intrusion detection system to the cloud with hybrid sampling]]<br /> * [[Projects:HadoopBenchmark | 虚拟环境下部署大数据系统框架的调度性能研究]]<br /> * [[Projects:IndoorPositioning | 多人环境下基于WIFI的室内定位]]<br /> * [[Projects:CVTracing | 图像追踪、避障及导航]]<br /> * [[Projects:QA-System | 问答系统]]</div>

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<p>Zhengshun: Created page with &quot;= 项目名称 = 问答系统 = 项目介绍 = 基于金融领域的公司电话会议、财报等数据，搭建问答系统。 = 参与人员 = Shun Zheng Xin Liu Lu Chen...&quot;</p> <hr /> <div>= 项目名称 =<br /> 问答系统<br /> <br /> = 项目介绍 =<br /> 基于金融领域的公司电话会议、财报等数据，搭建问答系统。<br /> <br /> <br /> = 参与人员 =<br /> Shun Zheng<br /> Xin Liu<br /> Lu Chen<br /> Ling Huang<br /> Wei Xu<br /> <br /> = 相关资料 =<br /> * [https://github.com/brmson/yodaqa YodaQA系统]<br /> <br /> = 项目进展 =<br /> == 2016年10月20日 ==<br /> 搭建起开源系统YodaQA<br /> <br /> == 2016年10月30日 ==<br /> 学习IBM Watson、YodaQA相关paper<br /> <br /> == 2016年11月15日 ==<br /> 学习UIMA、UIMA-FIT、Gradle、DkPro、StanfordNLP等基于Java的NLP框架<br /> 分析YodaQA的pipeline<br /> <br /> = 相关链接 =<br /> * [http:/10.2.0.114:4567 一个open-domain的demo]</div>

Zhengshun http://wiki.iiis.systems:9988/w/index.php?title=Projects&diff=424 2016-11-17T05:42:13Z

<p>Zhengshun: </p> <hr /> <div>* [[Projects:project_test | 项目示例]]<br /> * [[Projects:Owan | 光交换广域网]]<br /> * [[Projects:Stateless-DCN | 无状态数据中心网络]]<br /> * [[Projects:Stock-Prediction | 多数据源股市预测]]<br /> * [[Projects:CIDS | CIDS:Adapting legacy intrusion detection system to the cloud with hybrid sampling]]<br /> * [[Projects:HadoopBenchmark | 虚拟环境下部署大数据系统框架的调度性能研究]]<br /> * [[Projects:IndoorPositioning | 多人环境下基于WIFI的室内定位]]<br /> * [[Projects:CVTracing | 图像追踪、避障及导航]]<br /> * [[Projects:qa_system | 问答系统]]</div>

Zhengshun http://wiki.iiis.systems:9988/w/index.php?title=User:Zhengshun&diff=75 2014-11-29T12:47:10Z

<p>Zhengshun: </p> <hr /> <div>=基本信息=<br /> <br /> 姓名：郑顺<br /> <br /> 性别：男<br /> <br /> 生日：1992年10月24日<br /> <br /> 籍贯：安徽<br /> <br /> =教育背景=<br /> <br /> 本科：2010-2014 北京邮电大学 信息与通信工程学院 通信工程<br /> <br /> 研究生：清华大学交叉信息研究院<br /> <br /> =联系方式=<br /> <br /> 手机号：13264347963<br /> <br /> 邮箱：zhengshun999999@163.com<br /> <br /> QQ：1278131728<br /> <br /> 通信地址：北京市海淀区清华大学学生公寓七号楼133<br /> <br /> 邮编：100084<br /> <br /> =个人主页=<br /> <br /> [https://github.com/dolphin-zs GitHub主页]<br /> <br /> [http://www.renren.com/358012019/profile 人人网主页]<br /> <br /> =兴趣爱好=<br /> <br /> 擅长：游泳、篮球、乒乓<br /> <br /> 喜欢：电影、美食、游玩</div>

Zhengshun http://wiki.iiis.systems:9988/w/index.php?title=User:Zhengshun&diff=74 2014-11-29T12:46:28Z

<p>Zhengshun: Created page with &quot;=基本信息= 姓名：郑顺 性别：男 生日：1992年10月24日 籍贯：安徽 =教育背景= 本科：2010~2014 北京邮电大学 信息与通信工程学院...&quot;</p> <hr /> <div>=基本信息=<br /> <br /> 姓名：郑顺<br /> <br /> 性别：男<br /> <br /> 生日：1992年10月24日<br /> <br /> 籍贯：安徽<br /> <br /> =教育背景=<br /> <br /> 本科：2010~2014 北京邮电大学 信息与通信工程学院 通信工程<br /> <br /> 研究生：清华大学交叉信息研究院<br /> <br /> =联系方式=<br /> <br /> 手机号：13264347963<br /> <br /> 邮箱：zhengshun999999@163.com<br /> <br /> QQ：1278131728<br /> <br /> 通信地址：北京市海淀区清华大学学生公寓七号楼133<br /> <br /> 邮编：100084<br /> <br /> =个人主页=<br /> <br /> [https://github.com/dolphin-zs GitHub主页]<br /> <br /> [http://www.renren.com/358012019/profile 人人网主页]<br /> <br /> =兴趣爱好=<br /> <br /> 擅长：游泳、篮球、乒乓<br /> <br /> 喜欢：电影、美食、游玩</div>

Zhengshun http://wiki.iiis.systems:9988/w/index.php?title=People&diff=73 2014-11-29T12:45:06Z

<p>Zhengshun: </p> <hr /> <div>* [[User:Liyi | 李艺]]<br /> * [[User:Wangguosai | 王国赛]]<br /> * [[User:Zhengshun | 郑顺]]</div>

Zhengshun http://wiki.iiis.systems:9988/w/index.php?title=File:QQ20141129-2@2x.png&diff=72 2014-11-29T12:41:59Z

<p>Zhengshun: MsUpload</p> <hr /> <div>MsUpload</div>

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