Kontakt
Jak kupować
Dostawa
Doradca ds. zakupów
Optimization Algorithms for Distributed Machine Learning
Angielski
104 b
Nawet do 30 dni na zwrot
Klienci kupili także
/
Twarda
110.46
zł
/
Miękka
132.39
zł
/
Miękka
39.91
zł
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 communication efficiency of synchronous SGD, such as asynchronous SGD, local-update SGD, quantized and sparsified SGD, and decentralized SGD. For each of these algorithms, the book analyzes its error versus iterations convergence, and the runtime spent per iteration. The author shows that each of these strategies to reduce communication or synchronization delays encounters a fundamental trade-off between error and runtime.
Informacje o książce
Angielski
Podaruj tę książkę jeszcze dziś
To łatwe
1 Dodaj książkę do koszyka i wybierz „dostarczyć jako prezent” 2 W odpowiedzi wyślemy Ci bon 3 Książka dotrze na adres obdarowanegoMogłoby Cię także zainteresować
/
Twarda
850.97
zł
/
Miękka
116.62
zł
/
Miękka
76.70
zł
/
Miękka
84.79
zł
/
Adobe ePub DRM
24.03
zł
Cześć! Jestem Libroamiko, Twój doradca książkowy.
Jak mogę Ci pomóc?