Optimization Algorithms for Distributed Machine Learning

Langue : anglais

Edité par Springer, Palgrave Macmillan Nov 2022, 2022

3031190661 / 9783031190667

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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. 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.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 144 pp. Englisch.

N° de réf. du vendeur 9783031190667

Titre
Optimization Algorithms for Distributed Machine Learning
Auteur
Gauri Joshi
Éditeur
Springer, Palgrave Macmillan Nov 2022
Année de publication
2022
État de l'article
Neu
Reliure
Buch
Langue
anglais
ISBN à 10 chiffres
3031190661
ISBN à 13 chiffres
9783031190667
Poids de l'article
430 grammes
Dimensions
246x173x14 mm

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Emtmannsberg, BAYE, Allemagne

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