Optimization Algorithms for Distributed Machine Learning

Sprache: Englisch

Verlag: Springer, 2022

3031190661 / 9783031190667

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Artikelbeschreibung vom Verkäufer

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

Titel
Optimization Algorithms for Distributed Machine Learning
Autor
Gauri Joshi
Verlag
Springer
Veröffentlichungsjahr
2022
Zustand
Neu
Einband
Buch
Sprache
Englisch
ISBN-10
3031190661
ISBN-13
9783031190667
Artikelgewicht
430 Gramm
Abmessungen
246x173x14 mm

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