在联邦学习中,"Top-k压缩机"(Top-k compressor)是一种用于压缩和传输梯度更新的算法。它被设计用于减小梯度更新的大小,从而减少在联邦学习中传输梯度所需的通信开销。 在传统的联邦学习设置中,参与方(例如设备或客户端)将本地模型的梯度计算结果发送给中央服务器进行聚合,以更新全局模型。然而,直接传输梯度可能会导...
At 为选择的行为空间,产生k个item, At∼Π(|st)。 我们假设奖励为每个不重复行为项的和,即有: Rt=∑at∈Atr(st,at) t 时刻在状态 st 产生的行为 at 在行为空间 At 的概率为 αθ(a|s)=1−(1−πθ(a|s))K 。基于REINFORCE算法,可得梯度为: ∑τ∼πθ[∑t=0|τ|Rt∇θlogα...
但由于Sinkhorn 算法是一个迭代算法,因此在forward pass中,需要将迭代的中间变量都存到内存中,这不仅对内存的负担很大,而且求梯度的过程也会比较慢。因此,这里直接使用梯度的闭式解来求解,即在forward pass中求得top-k之后,通过简单的矩阵操作可得到梯度。 图7 梯度的 closed-form图解 由于是一个优化问题的最优解...
本研究使用了四种机器学习算法:K近邻(KNN),Nave Bayes(NB),随机森林(RF)和极端梯度增强(XGBoost).第二个方面侧重于分析建模过程中可能出现的不确定性,尤其是当... 瑞吉(Ali Rajeh Hussein Ahmed Al-Aizari) - 东北师范大学 被引量: 0发表: 2022年 面向不确定对象的新型空间查询处理技术研究 问题,主要工作包...
41.(3)本发明提出的自适应分布式梯度压缩算法可以实现训练时间和测试精准度的高效率,即在维持着较少训练时间的同时保持着较高的模型测试精准度,甚至在某些情况下,超越原有的未压缩情况下的测试精准度。 附图说明 42.图1是本发明的基于top-k的支持复杂网络状况的自适应分布式梯度压缩方法的流程图。
AEV与GAN是现在生成网络中的两个趋势。文中引入了随机变分推理和学习算法,扩展到大数据集,并且可以在一些温和的差异性条件下、甚至某些棘手的情况下工作。论文表明,变分下界的重新参数化产生了可以使用标准随机梯度法直接优化的下限估计器。 21、Building high-level features using large scale unsupervised learning (20...
直观上看,1的积分是sign(·)以外的某个线性函数,而这可能会导致梯度估计不准确,在模型训练中产生不一致的优化方向。 BiGear 方法论 BiGeaR 框架如图 2(a) 所示。 图层级量化 本文主要通过计算量化嵌入和嵌入缩放器来提出图层级量化: (1)这些量化嵌入用 维二值化代码(即{−1, 1}^ )勾勒出全精度嵌入...
求 R(θ) 的梯度 ΔR(θ), ΔR(θ)=∫Δp(τ)∗r(τ)dτ=∫p(τ)∗(Δp(τ)p(τ))∗r(τ)d(τ)=∫p(τ)Δlog(p(τ)))∗r(τ)d(τ)=E(Δlog(p(τ))∗r(τ)) 带入p(τ) ,则可得 ΔR(θ)=E([∑t=0|τ|Δlog(π(at|st))∗r(τ)]) , base版本的...
一旦候选项目在主策略中已经占了一定概率后,则Top-K的Off-Policy矫正会将梯度趋向于零。这反过来允许其他有可能感兴趣的候选item得到一定的选中机会。正如本文在模拟和线上实验中展示的那样,当标准的Off-Policy矫正收敛于固定选择某个项目的最优策略时,Top-K的Off-Policy矫正会产生更好的Top-K推荐。
这里给我们的启示就是,如果我们想更加重视新的样本、新的item,可以在梯度更新时增加权重,从而增加模型对新item的探索能力,而不是因为旧的item点击率已经比较高,总是推荐旧的item, 这样很有可能错失更好的item. 3.3 怎么样做到基于log日志,评价新推荐一个item的reward、或者是好坏. 怎么做到基于log 不断去修正polic...