• ClipSaver
  • dtub.ru
ClipSaver
Русские видео
  • Смешные видео
  • Приколы
  • Обзоры
  • Новости
  • Тесты
  • Спорт
  • Любовь
  • Музыка
  • Разное
Сейчас в тренде
  • Фейгин лайф
  • Три кота
  • Самвел адамян
  • А4 ютуб
  • скачать бит
  • гитара с нуля
Иностранные видео
  • Funny Babies
  • Funny Sports
  • Funny Animals
  • Funny Pranks
  • Funny Magic
  • Funny Vines
  • Funny Virals
  • Funny K-Pop

ML Seminar - Optimization Algorithms for Heterogeneous Clients in Federated Learning скачать в хорошем качестве

ML Seminar - Optimization Algorithms for Heterogeneous Clients in Federated Learning 5 лет назад

скачать видео

скачать mp3

скачать mp4

поделиться

телефон с камерой

телефон с видео

бесплатно

загрузить,

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
ML Seminar - Optimization Algorithms for Heterogeneous Clients in Federated Learning
  • Поделиться ВК
  • Поделиться в ОК
  •  
  •  


Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: ML Seminar - Optimization Algorithms for Heterogeneous Clients in Federated Learning в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно ML Seminar - Optimization Algorithms for Heterogeneous Clients in Federated Learning или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Скачать mp3 с ютуба отдельным файлом. Бесплатный рингтон ML Seminar - Optimization Algorithms for Heterogeneous Clients in Federated Learning в формате MP3:


Если кнопки скачивания не загрузились НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru



ML Seminar - Optimization Algorithms for Heterogeneous Clients in Federated Learning

Sateyn Kale (Google Research) Federated Learning has emerged as an important paradigm in modern large-scale machine learning, where the training data remains distributed over a large number of clients, which may be phones, network sensors, hospitals, etc. A major challenge in the design of optimization methods for Federated Learning is the heterogeneity (i.e. non i.i.d. nature) of client data. This problem affects the currently dominant algorithm deployed in practice known as Federated Averaging (FedAvg): we provide results for FedAvg quantifying the degree to which this problem causes unstable or slow convergence. We develop two optimization algorithms to handle this problem for two different settings of Federated Learning. In the cross-silo setting of Federated Learning, we propose a new algorithm called SCAFFOLD which uses control variates to correct for client heterogeneity and prove that SCAFFOLD requires significantly fewer communication rounds and is not affected by data heterogeneity or client sampling. In the cross-device setting of Federated Learning, we propose a general framework called Mime which mitigates client-drift and adapts arbitrary centralized optimization algorithms (e.g. SGD, Adam, etc.) to Federated Learning via a combination of control-variates and server-level statistics (e.g. momentum) at every client-update step. Our theoretical and empirical analyses establish the superiority of SCAFFOLD and Mime over other baselines in their respective settings. Bio: Satyen Kale is a research scientist at Google Research working in the New York office. His current research is the design of efficient and practical algorithms for fundamental problems in Machine Learning and Optimization. More specifically, he is interested in decision making under uncertainty, statistical learning theory, combinatorial optimization, and convex optimization techniques such as linear and semidefinite programming. His research has been recognized with several awards: a best paper award at ICML 2015, a best paper award at ICLR 2018, and a best student paper award at COLT 2018. He was a program chair of COLT 2017 and ALT 2019. - - ML Seminars is a series of lectures on a variety of Machine Learning topics. Invited speakers for the series are leaders in their fields, hailing from respected research institutions worldwide. The ML Seminar Series is by the UT Austin Foundations of Data Science, an NSF Tripods Institute, and is administrated by WNCG. http://sites.utexas.edu/mlseminars

Comments
  • ML Seminar - Reinforcement Learning using Generative Models for Continuous State & Action Space Sys. 5 лет назад
    ML Seminar - Reinforcement Learning using Generative Models for Continuous State & Action Space Sys.
    Опубликовано: 5 лет назад
  • Gauri Joshi: Tackling Computational and Data Heterogeneity in Federated Learning 3 года назад
    Gauri Joshi: Tackling Computational and Data Heterogeneity in Federated Learning
    Опубликовано: 3 года назад
  • The Impact of AI on Tech Careers - Candid and Honest Perspective Трансляция закончилась 3 дня назад
    The Impact of AI on Tech Careers - Candid and Honest Perspective
    Опубликовано: Трансляция закончилась 3 дня назад
  • Communication-Efficient Optimization Methods for Federated Learning 4 года назад
    Communication-Efficient Optimization Methods for Federated Learning
    Опубликовано: 4 года назад
  • “Federated Learning at Scale” Prof. Mike Rabbat, Meta AI 3 года назад
    “Federated Learning at Scale” Prof. Mike Rabbat, Meta AI
    Опубликовано: 3 года назад
  • Federated Learning with Proximal Stochastic Variance Reduced Gradient Algorithms 5 лет назад
    Federated Learning with Proximal Stochastic Variance Reduced Gradient Algorithms
    Опубликовано: 5 лет назад
  • ЦентрНаучФильм СССР,  Физика в половине десятого, 1971 9 лет назад
    ЦентрНаучФильм СССР, Физика в половине десятого, 1971
    Опубликовано: 9 лет назад
  • Как заговорить на любом языке? Главная ошибка 99% людей в изучении. Полиглот Дмитрий Петров. 7 дней назад
    Как заговорить на любом языке? Главная ошибка 99% людей в изучении. Полиглот Дмитрий Петров.
    Опубликовано: 7 дней назад
  • КОЛМАНОВСКИЙ: 2 дня назад
    КОЛМАНОВСКИЙ: "Это просто чудо". Где "проваливается" ИИ, что не так с ядом из кожи лягушки, азарт
    Опубликовано: 2 дня назад
  • ML Seminar Series - Modeling Uncertainty in Learning with Little Data 5 лет назад
    ML Seminar Series - Modeling Uncertainty in Learning with Little Data
    Опубликовано: 5 лет назад
  • Federated Learning with TensorFlow Federated 5 лет назад
    Federated Learning with TensorFlow Federated
    Опубликовано: 5 лет назад
  • Ученые не могут объяснить, почему ДНК ашкеназских евреев настолько уникальна 🧬 3 дня назад
    Ученые не могут объяснить, почему ДНК ашкеназских евреев настолько уникальна 🧬
    Опубликовано: 3 дня назад
  • Linear Convergence in Federated Learning: Tackling Client Heterogeneity and Sparse Gradients 4 года назад
    Linear Convergence in Federated Learning: Tackling Client Heterogeneity and Sparse Gradients
    Опубликовано: 4 года назад
  • Все, что вам нужно знать о теории управления 3 года назад
    Все, что вам нужно знать о теории управления
    Опубликовано: 3 года назад
  • Federated learning with TensorFlow Federated (TF World '19) 6 лет назад
    Federated learning with TensorFlow Federated (TF World '19)
    Опубликовано: 6 лет назад
  • Магия транзисторов: как мы научили компьютеры думать с помощью кусочков кремния? 2 года назад
    Магия транзисторов: как мы научили компьютеры думать с помощью кусочков кремния?
    Опубликовано: 2 года назад
  • Странный предел, после которого свет начинает вышибать частицы из космической пустоты 4 дня назад
    Странный предел, после которого свет начинает вышибать частицы из космической пустоты
    Опубликовано: 4 дня назад
  • Foundations of Data Science - Representation and Learning in Graph Neural Networks 5 лет назад
    Foundations of Data Science - Representation and Learning in Graph Neural Networks
    Опубликовано: 5 лет назад
  • Решение неоднородных оценочных уравнений с использованием алгоритмов на основе леса 9 лет назад
    Решение неоднородных оценочных уравнений с использованием алгоритмов на основе леса
    Опубликовано: 9 лет назад
  • ПАСТУХОВ: 3 дня назад
    ПАСТУХОВ: "Не стану этого скрывать". Что дальше, мутация Кремля, о чем проговорился Лукашенко
    Опубликовано: 3 дня назад

Контактный email для правообладателей: u2beadvert@gmail.com © 2017 - 2026

Отказ от ответственности - Disclaimer Правообладателям - DMCA Условия использования сайта - TOS



Карта сайта 1 Карта сайта 2 Карта сайта 3 Карта сайта 4 Карта сайта 5