最適データ選択:オンライン分散ビュー【JST・京大機械翻訳】

Werner Mariel; Angelopoulos Anastasios; Bates Stephen; Jordan Michael I.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202216692422357 整理番号：22P0279707

最適データ選択:オンライン分散ビュー【JST・京大機械翻訳】

Optimal Data Selection: An Online Distributed View

出版者サイト {{ this.onShowPLink() }} 複写サービスで全文入手
高度な検索・分析はJDreamⅢで

この文献はプレプリントです。プレプリントについてはこちらをご確認ください。

著者 (4件)： , , ,
資料名：
発行年： 2022年01月25日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2023年12月14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)

ユビキタスデータのブレスリングは,また,大規模でほとんど冗長なデータセットの通信,記憶,およびラベリングの curseにともなう。著者らは,そのコアでこの問題を解決して,貴重なデータだけを集めて,サブモジュール最大化を通して残りを投げ出す。特に,この問題のオンラインおよび分散バージョンのためのアルゴリズムを開発し,そこでは,データ選択が複数のデータストリームを横断して非協調方式で生起する。データの任意のストリーム,その値の任意の評価,および選択コストの任意の定式化を与えられたアルゴリズムに対する一般的で柔軟なコア選択ルーチンを設計し,最小メモリを用いて,一定因子までのストリームの最も貴重な部分集合を抽出した。特に,著者らの方法は,それらのオフライン対応物と同じ理論的保証を持ち,知る限りでは,文献におけるオンライン分散サブモジュール最適化に対する最初の保証を提供する。最後に,ImageNetとMNISTTに関する学習タスクにおいて,著者らの選択方法が5~20%のランダム選択より優れていることを示した。【JST・京大機械翻訳】

, , , , , , , , ,
, , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

人工知能 , ディジタル計算機方式一般 , データベースシステム , システム最適化手法 , 電話・データ通信・交換一般

前のページに戻る