プレプリント
J-GLOBAL ID:202202215745330160   整理番号:22P0331632

CoDGraD:分散凸最適化のためのコードベース分散勾配降下法【JST・京大機械翻訳】

CoDGraD: A Code-based Distributed Gradient Descent Scheme for Decentralized Convex Optimization
著者 (3件):
資料名:
発行年: 2022年04月13日  プレプリントサーバーでの情報更新日: 2022年04月13日
JST資料番号: O7000B  資料種別: プレプリント
記事区分: プレプリント  発行国: アメリカ合衆国 (USA)  言語: 英語 (EN)
抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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本論文では,各領域がいくつかのデータ処理と通信能力を持つ作業者を備えているような多くの領域を含む大きなネットワークを考察した。そのようなネットワークに対して,いくつかの労働者は,計算または通信に関する故障または重い遅延により,ストラグラーになるかもしれない。上記のストラグリング問題を解決するために,あらゆる作業者のために特定の冗長性を導入する符号化方式を提案し,そして,ネットワークが集中融合センターを持つとき,勾配符号化パラダイムを凸最適化問題を解決するために開発した。本論文では,分散ネットワーク上の凸最適化問題を解くために,符号ベース分散勾配降下アルゴリズム(CoDGraD)と呼ばれる反復分散アルゴリズムを提案した。提案アルゴリズムの各反復において,アクティブワーカーは,隣接領域のみにおいて,非ストラグリング労働者による凸最適化問題の符号化局所勾配と近似解を共有した。本論文では,CoDGraDアルゴリズムのコンセンサスと収束解析も提供し,数値シミュレーションによりその性能を実証した。【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (5件):
分類
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数値計算  ,  通信網  ,  電話・データ通信・交換一般  ,  システム最適化手法  ,  計算機網 
タイトルに関連する用語 (2件):
タイトルに関連する用語
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