A-SDLM: an asynchronous Stochastic Learning Algorithm for fast distributed learning
We propose an asynchronous version of stochastic secondorder optimization algorithm for parallel distributed learning. Our proposed algorithm, namely Asynchronous Stochastic Diagonal Levenberg-Marquardt (A-SDLM) contains only a single hyper-parameter (i.e. the learning rate) while still retaining it...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Hani, M. K., Liew, S. S. |
---|---|
التنسيق: | Conference or Workshop Item |
منشور في: |
2015
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | http://eprints.utm.my/id/eprint/59161/ |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Distributed B-SDLM: accelerating the training convergence of deep neural networks through parallelism
بواسطة: Liew, S. S., وآخرون
منشور في: (2016) -
An optimized second order stochastic learning algorithm for neural network training
بواسطة: Liew, S. S., وآخرون
منشور في: (2016) -
An Asynchronous Distributed Dynamic Channel Assignment Scheme for Dense WLANs
بواسطة: Drieberg , Micheal, وآخرون
منشور في: (2008) -
Advances in Particle Swarm Algorithms in Asynchronous, Discrete and Multi-Objective Optimization
بواسطة: Zuwairie, Ibrahim
منشور في: (2014) -
Fast and efficient sequential learning algorithms using direct-link RBF networks
بواسطة: Asirvadam , Vijanth Sagayan, وآخرون
منشور في: (2003)