Optimization Algorithms For Distributed Machine Learning
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Optimization Algorithms For Distributed Machine Learning
This Book Discusses State-of-the-art Stochastic Optimization Algorithms For Distributed Machine Learning And Analyzes Their Convergence Speed. The Book First Introduces Stochastic Gradient Descent (sgd) And Its Distributed Version, Synchronous Sgd, Where The Task Of Computing Gradients Is Divided Across Several Worker Nodes. The Author Discusses Several Algorithms That Improve The Scalability And Communication Efficiency Of Synchronous Sgd, Such As Asynchronous Sgd, Local-update Sgd, Quantized And Sparsified Sgd, And Decentralized Sgd.
- ブランド: Springer Nature B.V
- カテゴリー: コンピューター、インターネット
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フォーマット: Paperback
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刊行日: 2023-11-26
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ページ数: 144
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著者: Gauri Joshi
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言語: English
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出版社 / レコード会社: Springer Nature B.V
- Fruugo ID: 557202451-1125471851
- ISBN: 9783031190698
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