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Beschreibung
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 Dieses Produkt haben wir gerade leider nicht auf Lager.
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Technische Daten
Erscheinungsdatum
26.11.2022
Sprache
Englisch
EAN
9783031190667
Herausgeber
Springer International Publishing
Serien- oder Bandtitel
Synthesis Lectures on Learning, Networks, and Algorithms
Sonderedition
Nein
Autor
Gauri Joshi
Seitenanzahl
127
Auflage
1
Einbandart
Gebundene Ausgabe
Schlagwörter
Distributed Machine Learning, Distributed Optimization, Optimization Algorithms, Stochastic Gradient Descent, Distributed SGD, Large-scale Machine Learning, Federated Learning
Thema-Inhalt
UMB - Algorithmen und Datenstrukturen
UYQM - Maschinelles Lernen
UYA - Theoretische Informatik
UYQ - Künstliche Intelligenz
PBT - Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik
PBWL - Stochastik
UY - Informatik
Höhe
240 mm
Breite
16.8 cm
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Hersteller: Springer, Europaplatz 3, Heidelberg, Deutschland, 69115, ProductSafety@springernature.com, Springer Nature Customer Service Center GmbH
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