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个...
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。...
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...
实际上由于正则项的存在和损失函数的复杂性,我们需要非常仔细地设计分布式多任务学习算法,在保证任务得到划分的同时而尽量不影响优化算法最终的收敛。 2 MTL的同步(synchronized)分布式数值优化算法 我们将会从MTL的单机数值优化方法开始,逐步说明分布式数值优化的必要性并介绍它的一种主要实现手段——同步分布式优化算法。
矩阵博弈的学习算法可以分为学习自动机和梯度提升两类,下面从这两个角度开始介绍。 1. 学习自动机 学习自动机是一种通过与环境交互获得奖励来修改动作空间中每个动作的概率分布,从而提升优化策略的方法。学习自动机是一种完全分布式的算法,每个智能体只用知道自己的策略与奖励值,不需要知道环境信息以及其他智能体的信息...
算法的完整实现代码我已经上传到了GitHub仓库(包括其它分布式机器学习算法): Distributed-ML-PySpark感兴趣的童鞋可以前往查看。 1 分布式机器学习概述大规模机器学习训练常面临计算量大、训练数据大(单机存不…
2.1 分布式梯度下降 分布式梯度下降是一种常用的分布式机器学习算法，它通过将模型的参数和梯度分布到多个计算节点上进行并行计算，然后通过通信和同步来更新全局模型。分布式梯度下降可以加速模型的训练过程，提高算法的收敛速度。2.2 参数服务器 参数服务器是一种常见的分布式机器学习框架，它将模型的参数存储在一个集中...
中间件作为构建,是分布式系统中介于应用层和网络层的一个功能层次,它能够屏蔽操作系统(或网络协议)的差异,实现分布式异构系统之间的互通或互操作。分布式 应用软件借助这种软件在不同的域之间共享资源。中间件位于客户机服务器的操作系统之上,管理计算资源和网络通信。它扩展了C/S结构,形成了一个包括客 户端、中间件...
;交替方向乘子法基本原理;一种优化算法;;;分布式在线学习算法设计;分布式学习是指利用多个计算节点并行处理数据,以提高学习效率和扩展性。在分布式学习中,数据被分散到不同的节点上,每个节点都可以独立地进行学习和更新模型参数。;;收敛性分析;实验结果与分析;;;相关工作与对比分析;;;结论与展望;;未来可以进一步深入...