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J-GLOBAL ID：202002268033118340   整理番号：20A1799798

通信遅延下の有限和最適化のための分散勾配法の収束速度について【JST・京大機械翻訳】

On the Convergence Rate of Distributed Gradient Methods for Finite-Sum Optimization under Communication Delays

著者 (3件)： Doan Thinh T. (University of Illinois at Urbana-Champaign, Urbana, IL, USA) ,  Beck Carolyn L. (University of Illinois at Urbana-Champaign, Urbana, IL, USA) ,  Srikant R. (University of Illinois at Urbana-Champaign, Urbana, IL, USA)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： SIGMETRICS ’18  ページ： 93-95  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0698C  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 機械学習と統計における応用によって動機づけられて,著者らはプロセッサのネットワーク上の分散最適化問題を研究して,そこでは,目標が局所関数の和から成るグローバル目的を最適化することである。これらの問題において,データセットの大規模のため,データおよび計算を,分散アルゴリズムの必要性をもたらす多重プロセッサ上に分散しなければならない。本論文では,局所計算と通信のみを必要とする一般的な分散勾配ベースコンセンサスアルゴリズムを考察した。この領域における重要な問題は,分散システムにおいて避けられない通信遅延の存在下で,そのようなアルゴリズムの収束速度を解析することである。プロセッサ間の一様だが,おそらく任意に大きい通信遅延の存在における勾配ベースコンセンサスアルゴリズムの収束を証明した。さらに,ネットワークサイズ,トポロジー,およびプロセッサ間通信遅延の関数として,アルゴリズムの収束率に関する上限を得た。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  位相幾何学 ,  *最適化 ,  *傾斜法 ,  ネットワーク ,  マルチプロセッサシステム ,  演算プロセッサ ,  機械学習 ,  分散アルゴリズム
準シソーラス用語： *通信遅れ ,  *収束速度 ,  分散システム ,  分散最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (2件)： 通信遅延 ,  分散最適化

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (4件)： 通信遅延 ,  最適化 ,  勾配法 ,  収束速度