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百色室外装饰品牌公司关于LightLDAInfoQ：LightLDA是您的装饰装修代表作之一么？能给大家介绍下这个项目的装饰装修一些情况么？

老师木：我们LightLDA团队资源匮乏（计算资源，工程师资源），同时在算法和系统实现上都挑战极大。我个人认为挑战在信心方面：我们能不能做到？在此之前，有多位知名科学家和资深工程师在训练大规模LDA的装饰装修问题上耕耘已久，他们已经把算法和系统实现推进到相当的装饰装修高度，即使采用当时进的装饰装修技术，仍不可能实现我们的装饰装修目标。必须做出显著超越前人的装饰装修奇迹技术突破才有可能实现目标。我和学生都是次从事大规模机器学习的装饰装修项目，名不见经传，何德何能，能比另外一些特别的装饰装修人物做的装饰装修还要好？

InfoQ：LightLDA如何借助DMTK框架做并行化？LightLDA有哪些优点？

老师木：，的装饰装修确存在不可替代的装饰装修技术，平凡的装饰装修创新和式创新的装饰装修效果不可同日而语，后者往往有四两拨千斤的装饰装修效果。

第三，无论是科学研究，产品研发，还是商业竞争是智商，意志，情商等综合素质的装饰装修全面比拼，不仅要有不可替代的装饰装修优势，在其它任何方面还不能有短板。

关于人工智能从业InfoQ：人工智能前景良好，那么从业者能发挥什么角？

老师木：训练LDA的装饰装修算法可以分成两类，一类是变分贝叶斯法，一类是Gibbs采样算法。前者计算过程和中间表示都是稠密的装饰装修，分布式实现时通信量较大，后者是稀疏计算，通信量小，一般大规模主题模型都基于Gibbs采样算法实现。使用Gibbs采样算法时，算法复杂度和系统实现两方面都有困难。假设有100亿文档，平均每个文档有100个词，一共有10000亿个词，训练过程迭代100次，那就需要对10000亿个词扫描100遍。标准的装饰装修CollapsedGibbs采样算法处理一个词的装饰装修计算复杂度与模型的装饰装修主题数量有关，假设要训练包含10万个主题的装饰装修模型， ，那么每个词就包含10万次计算，主频为2GHz的装饰装修CPU核心每秒能处理1000个词，这样估算一下下来，假设使用一个单线程程序来做这件事，共需要1000亿秒，也就是100万天。使用10000个CPU核心的装饰装修分布式集群去训练，假设线性扩展性，也需要100天之久。假如每个词的装饰装修采样效率能提高100倍，那么使用10000个CPU核心的装饰装修集群去训练这个模型就只需要1天。前人已经提出了Gibbs采样算法的装饰装修多种改进，譬如SparseLDA,AliasLDA，但这些算法的装饰装修单个词的装饰装修计算复杂度仍与模型的装饰装修主题数量相关，与“创造奇迹”仍有距离。另外，实践上，算法中总有一些步骤是无法并行化，受制于阿姆达尔法则，分布式系统很难做到线性加速比，所需要的装饰装修时间会比上述预估的装饰装修时间更长。

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