分布式学习:Raft算法以及具体实现 Raft算法 一致性算法的要求: 安全性,网络延迟、分区、丢包、重复和乱序等错误需要保证正确 可用性:集群中只需要大多数机器即可运行 不依赖时序保证一致性 三种状态:follower,candidate,leader 任期:逻辑时钟的作用,每一段任期从一次选举开始 分票可能会导致一个任期没有leader 用于...
为了应对 DRL 的数据低效(data inefficiency)问题,受到分布式机器学习技术的启发,分布式深度强化学习 (distributed deep reinforcement learning,DDRL) 已提出并成功应用于计算机视觉和自然语言处理领域。有观点认为,分布式强化学习是深度强化学习走向大规模应用、解决复杂决策空间和长期规划问题的必经之路。 分布式强化学习是一...
总之,ADAG或异步分布式自适应梯度算法的核心思想,可以应用于任何分布式优化的方案。使用我们的观察和直觉(特别是关于由异步引起的隐动量),我们可以猜测,归一化累积梯度的思想可以应用于任何分布式优化方案。 总结 在这项工作中,我们向读者介绍了分布式深度学习相关的问题,以及在实际应用时需要考虑的一些问题,比如隐动量。...
我们在博客《分布式机器学习:同步并行SGD算法的实现与复杂度分析(PySpark)》和博客《分布式机器学习:模型平均MA与弹性平均EASGD(PySpark) 》中介绍的都是同步算法。同步算法的共性是所有的节点会以一定的频率进行全局同步。然而,当工作节点的计算性能存在差异,或者某些工作节点无法正常工作(比如死机)的时候,分布式系统的整...
分布式算法 - Paxos算法 Basic Paxos算法 算法简介 Paxos 算法解决的问题是一个分布式系统如何就某个值(决议)达成一致。一个典型的场景是,在一个分布式数据库系统中,如果各节点的初始状态一致,每个节点执行相同的操作序列,那么他们最后能得到一个一致的状态。为保证每个节点执行相同的命令序列,需要在每...
一、分布式机器学习算法的基本原理 分布式机器学习算法是一种将机器学习算法应用于分布式计算环境中的方法。它通过将数据和计算任务分布到多个计算节点上进行并行处理,从而实现对大规模数据的高效处理。分布式机器学习算法的核心思想是将机器学习算法中的计算和通信过程进行分解和分布,通过并行计算和通信协调来实现对大规模数...
PPO也是一个典型的on-policy算法,其优化目标如下 其中 借鉴分布式深度学习近几年的进展,作者在文章 [12]中提出了一种全新的分布式强化学习框架,并且应用在PPO算法上,称之为DD-PPO,其架构示意图如下: 其中左边展示的是之前提到的几种分布式强化学习算法的架构,例如A3C,Batched A2C和IMPALA等,而右边就是作者提出的...
主要的分布式机器学习算法 分布式随机梯度下降(SGD):把计算任务分发到各个节点,利用局部样本进行梯度计算。 参数服务器(Parameter Server):通过一个中心服务器传递参数,保证各个节点的模型一致性。 分布式深度学习:例如使用TensorFlow和PyTorch等框架的分布式训练策略。
自主智能决策是未来无人系统发展的核心技术,而博弈学习是实现自主智能决策的关键方法之一。围绕多智能体博弈中分布式学习领域,系统地介绍其基本问题、研究背景及意义;针对连续动作空间博弈与离散动作空间博弈两种典型博弈类型,综述多智能体博弈分布式学习算法的构建及收敛性研究进展;给出博弈学习领域尚待突破的挑战性问题。