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distributed processing
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边缘端的 GNN：在分布式边缘服务器上实现成本有效的图神经网络处理
本文系统研究了多层异构边缘网络上的分布式图神经网络处理的成本优化，发现图神经网络的独特计算模式含有二次次模性质，在此基础上设计了基于图切割的迭代解法，并通过实验评估证明了其在成本降低、收敛速度等方面均具有优异性能。
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2 years ago
FedADMM: 适应系统异构性的强大联邦深度学习框架
本文提出了一种新的 FedADMM 协议用于非凸目标函数下的联邦学习，利用双重变量解决统计异质性，该算法通过扩展 Lagrangian 以保持每轮相同的通信成本和推广 FedAvg/Prox。在真实数据集上的实验结果表明，FedADMM 在
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2 years ago
非凸随机优化的一比特近端算法
本文介绍了一种无需正负数计算和传输的随机梯度下降方法，使用了压缩过的一位元梯度，通过一种基于随机梯度下降的近端梯度方法来证明该方法在非凸优化方面的理论收敛性，实验证明这种可以压缩的方法可以达到未压缩方法相近的收敛速度。
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6 years ago
ChainerMN：可扩展分布式深度学习框架
该论文介绍设计、实现和评估我们开发的分布式深度学习框架 ChainerMN，并证明使用该框架可以将 ResNet-50 模型的学习过程扩展到 128 个 GPU。
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7 years ago
网络分布式聚类和学习
本论文提出了一种自适应聚类和学习方案，使代理能够学习他们应该与哪些邻居合作以及忽略哪些其他邻居。通过这样做，该算法使代理能够识别他们的集群并在网络上实现改进的学习和估计精度。
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10 years ago
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