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Optimization Algorithms for Distributed Machine Learning (Synthesis Lectures on Learning, Networks, and Algorithms) - Hardcover
- VerlagSpringer-Verlag GmbH
- Erscheinungsdatum2022
- ISBN 10 3031190661
- ISBN 13 9783031190667
- EinbandTapa dura
- SpracheEnglisch
- Auflage1
- Anzahl der Seiten144
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Optimization Algorithms for Distributed Machine Learning
ISBN 10: 3031190661
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Anbieter: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Deutschland
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Buch. Zustand: Neu. 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. Bestandsnummer des Verkäufers 9783031190667
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Optimization Algorithms for Distributed Machine Learning (Synthesis Lectures on Learning, Networks, and Algorithms)
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Optimization Algorithms for Distributed Machine Learning
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Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - 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. Bestandsnummer des Verkäufers 9783031190667
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Optimization Algorithms for Distributed Machine Learning (Synthesis Lectures on Learning, Networks, and Algorithms)
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Optimization Algorithms for Distributed Machine Learning (Synthesis Lectures on Learning, Networks, and Algorithms)
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Optimization Algorithms for Large-scale Machine Learning
ISBN 10: 3031190661
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