论文笔记——分布式深度学习框架下基于性能感知的DBS—SGD算法 分布式深度学习框架下基于性能感知的DBS—SGD算法 这篇论文里各个细节都讲得特别清楚。 充分考虑了各个客户端端点的异构性,同时考虑了异步训练过程中梯度过时得到问题。 对各节点的minibatch进行动态分配,保证了节点间每次迭代更新的时间基本一致,进而
协同过滤算法基于用户历史行为数据(如评分、点击、购买等)来计算用户之间或物品之间的相似性,然后利用相似性来进行推荐。这种方法在数据稀疏、冷启动问题(对新用户或新物品的推荐)和规模扩展性方面存在一些限制。 当用户和物品的数量庞大时,传统协同过滤算法(User-Based CF, Item-Based CF)需要维护一个超大型矩阵,计...