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分布式黎曼共轭梯度法在斯蒂芬尔流形上的应用
这篇论文提出了一种分布式黎曼共轭梯度下降（DRCGD）方法，旨在最小化斯蒂弗尔流形上的全局函数，该方法是第一个能够在斯蒂弗尔流形上实现全局收敛的分布式黎曼共轭梯度算法，并且避免了昂贵的黎曼几何运算，从而减少了每个代理所需的计算复杂性。
PDF10 months ago
分布式半监督模糊回归与内插一致性正则化
本研究提出了一种基于模糊回归和插值一致性正则化的分布式半监督学习模型，可以很好地应对不确定性数据和高计算、通信成本问题，在分布式场景下较快地收敛，适用于大规模数据集，并且在人工和真实的数据集上取得了比现有模型更好的性能。
PDF2 years ago
ICML解决数据异构性：带有样本诱导拓扑的新分布式 SGD 统一框架
本研究提出了一个通用框架，用于统一集中式和分布式场景下的多个基于梯度的随机优化方法，通过引入一个增光图，设计了一种合适的拓扑结构，使得 VR 和 GT 方法能够有效消除设备内外的数据异质性，并提供了一种统一的收敛分析。
PDF2 years ago
FedGL: 具有全局自监督的联邦图学习框架
文章提出一种基于联邦学习的图学习架构 FedGL，通过全局的自监督信息聚合每个客户机的模型，利用图数据的互补性，保护数据隐私并在分布式场景下提高模型质量。实验结果表明，FedGL 较传统方法在四个广泛使用的图数据集上表现优异。
PDF3 years ago