Optimization Algorithms for Distributed Machine Learning
Lingua: inglese
Editore: Springer International Publishing, Springer Nature Switzerland Nov 2022, 2022
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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -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. 144 pp. Englisch.
Codice articolo 9783031190667
- Titolo
- Optimization Algorithms for Distributed Machine Learning
- Autore
- Gauri Joshi
- Editore
- Springer International Publishing, Springer Nature Switzerland Nov 2022
- Anno di pubblicazione
- 2022
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3031190661
- ISBN 13
- 9783031190667
- Peso dell'articolo
- 430 grammi
- Dimensioni
- 246x173x14 mm
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Informazioni sull’autore
Gauri Joshi, Ph.D., is an Associate Professor in the ECE department at Carnegie Mellon University. Dr. Joshi completed her Ph.D. from MIT EECS. Her current research is on designing algorithms for federated learning, distributed optimization, and parallel computing. Her awards and honors include being named as one of MIT Technology Review's 35 Innovators under 35 (2022), the NSF CAREER Award (2021), the ACM SIGMETRICS Best Paper Award (2020), Best Thesis Prize in Computer science at MIT (2012), and Institute Gold Medal of IIT Bombay (2010).
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