کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
Decentralized learning recently has received increasing attention in machine learning due to its advantages in implementation simplicity and system robustness, data privacy. Meanwhile, the adaptive gradient methods show superior performances in many machine learning tasks such as training neural networks. Although some works focus on studying decentralized optimization algorithms with adaptive learning rates, these adaptive decentralized algorithms still suffer from high sample complexity. To fill these gaps, we propose a class of faster adaptive decentralized algorithms (i.e., AdaMDOS and AdaMDOF) for distributed nonconvex stochastic and finite-sum optimization, respectively. Moreover, we provide a solid convergence analysis framework for our methods. In particular, we prove that our AdaMDOS obtains a near-optimal sample complexity of $\tilde{O}(ε^{-3})$ for finding an $ε$-stationary solution of nonconvex stochastic optimization. Meanwhile, our AdaMDOF obtains a near-optimal sample complexity of $O(\sqrt{n}ε^{-2})$ for finding an $ε$-stationary solution of nonconvex finite-sum optimization, where $n$ denotes the sample size. To the best of our knowledge, our AdaMDOF algorithm is the first adaptive decentralized algorithm for nonconvex finite-sum optimization. Some experimental results demonstrate efficiency of our algorithms.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
یادگیری غیرمتمرکز اخیراً به دلیل مزایای آن در سادگی در اجرای سادگی و استحکام سیستم ، حریم خصوصی داده ها توجه بیشتری را در یادگیری ماشین جلب کرده است.در همین حال ، روشهای شیب تطبیقی عملکردهای برتر را در بسیاری از کارهای یادگیری ماشین مانند آموزش شبکه های عصبی نشان می دهد.اگرچه برخی از آثار بر مطالعه الگوریتم های بهینه سازی غیر متمرکز با نرخ یادگیری تطبیقی متمرکز هستند ، اما این الگوریتم های غیر متمرکز تطبیقی هنوز از پیچیدگی نمونه بالا رنج می برند.برای پر کردن این شکاف ها ، ما به ترتیب یک کلاس از الگوریتم های غیر متمرکز سازگار با سرعت بیشتری (یعنی AdamDos و AdamDof) را برای بهینه سازی غیر تصادفی و محدود بهینه توزیع می کنیم.علاوه بر این ، ما یک چارچوب تجزیه و تحلیل همگرایی جامد را برای روشهای خود ارائه می دهیم.به طور خاص ، ما ثابت می کنیم که ADAMDOS ما پیچیدگی نمونه ای تقریباً بهینه از $ \ tilde {o} (ε^{-3}) $ را برای یافتن یک راه حل $ and $-stationary از بهینه سازی تصادفی nonconvex بدست می آورد.در همین حال ، ADAMDOF ما پیچیدگی نمونه تقریباً بهینه از $ O (\ sqrt {n} ε^{-2}) $ را برای یافتن یک راه حل $ ε $-stationary از بهینه سازی محدود محدود غیرقانونی بدست می آورد ، جایی که $ n $ حاکی از آن است.اندازه نمونهبه بهترین دانش ما ، الگوریتم ADAMDOF ما اولین الگوریتم غیر متمرکز سازگار برای بهینه سازی محدود محدود Nonconvex است.برخی از نتایج تجربی ، کارآیی الگوریتم های ما را نشان می دهد.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
