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...
表1,表2,表3,表4中出现的各种梯度压缩算法中baseline为没有进行梯度压缩的算法,top0.001即指top-k压缩算法中将k设置为0.001,top0.15即指top-k压缩算法中将k 设置为0.15,da2,da4,da5是现存的动态调整压缩率算法,adatopk是本发明命名的自适应梯度压缩算法。本发明中参数α设置为3,参数β设置为2。 [0089] 图2...
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...
【组会分享】《The Privacy Blanket of the Shuffle Model》~隐私毯子 Jefffffffu 24:21 【论文分享】VLDB 2024 | 基于选择性更新和释放的差分隐私梯度下降算法 Jefffffffu 50:42 Jefffffffu 42:42 【组会论文记录】《User-Level Privacy-Preserving Federated Learning: Analysis and Perform》 Jefffffffu 18:50...
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...
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...
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...
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。