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J-GLOBAL ID：201902224470234375   Reference number：19A2403042

Distributed Stochastic Gradient Descent Using LDGM Codes

LDGM符号を用いた分散確率勾配降下【JST・京大機械翻訳】

Author (4)： Horii Shunsuke (Waseda University, Tokyo, Japan) ,  Yoshida Takahiro (Yokohama College of Commerce, Kanagawa, Japan) ,  Kobayashi Manabu (Waseda University, Tokyo, Japan) ,  Matsushima Toshiyasu (Waseda University, Tokyo, Japan)
Material： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conf Proc)
Volume： 2019  Issue： ISIT  Page： 1417-1421  Publication year： 2019 
JST Material Number： W2441A  Document type： Proceedings
Article type： 原著論文  Country of issue： United States (USA)  Language： ENGLISH (EN)

Abstract/Point： We consider a distributed lear...

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Thesaurus term： worker ,  *algorithm ,  bias ,  estimator ,  coding theory ,  unbiased estimation ,  learning algorithm ,  high quality ,  calculation cost ,  Running
Semi thesaurus term： 低密度 ,  分散学習 ,  *確率勾配 ,  *LDGM符号 , 【Automatic Indexing@JST】

JST classification (2)： Graphic and image processing in general  (JE04010I) ,  Pattern recognition  (JE07000S)

Terms in the title (3)： LDGM符号 ,  確率勾配 ,  降下