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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.11
- 수록면
- 213 - 214 (2page)
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본 논문은 네트워크를 통한 분산 환경에서 온라인 경사 하강법을 이용하여 학습을 할 때 양자화 기법을 적용하여 통신에 효율적인 알고리즘 (Quantized Distributed Online Gradient Descent Learning, QDOGL)을 제안한다. QDOGL에서 각 노드(node)는 점근적으로 같은 함수로 수렴하게 되게끔 학습한다. (Asymptotic Consensus) 또한 QDOGL은 시간에 따른 최적 준선형적인 후회(Optimal Sublinear Re ... 전체 초록 보기
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