Optimization Algorithms for Distributed Machine Learning

Langue : anglais

Edité par Springer International Publishing, Springer Nature Switzerland Nov 2023, 2023

3031190696 / 9783031190698

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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -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. For each of these algorithms, the book analyzes its error versus iterations convergence, and the runtime spent per iteration. The author shows that each of these strategies to reduce communication or synchronization delays encounters a fundamental trade-off between error and runtime. 144 pp. Englisch.

N° de réf. du vendeur 9783031190698

Titre
Optimization Algorithms for Distributed Machine Learning
Auteur
Gauri Joshi
Éditeur
Springer International Publishing, Springer Nature Switzerland Nov 2023
Année de publication
2023
État de l'article
Neu
Reliure
Taschenbuch
Langue
anglais
ISBN à 10 chiffres
3031190696
ISBN à 13 chiffres
9783031190698
Poids de l'article
255 grammes
Dimensions
240x168x9 mm

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