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Optimization Algorithms for Distributed Machine Learning

Gauri Joshi
42,45 €
+ 84 points
Format
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Description

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.

Spécifications

Parties prenantes

Auteur(s) :
Editeur:

Contenu

Nombre de pages :
127
Langue:
Anglais
Collection :

Caractéristiques

EAN:
9783031190667
Date de parution :
26-11-22
Format:
Livre relié
Format numérique:
Genaaid
Dimensions :
162 mm x 236 mm
Poids :
385 g

Les avis