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Optimization Algorithms for Distributed Machine Learning
Publicado por Springer International Publishing, 2022
ISBN 10: 3031190661 ISBN 13: 9783031190667
Idioma: Inglés
Librería: Buchpark, Trebbin, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 34,80
Convertir monedaEUR 14,90 gastos de envío desde Alemania a EspañaCantidad disponible: 5 disponibles
Añadir al carritoCondición: Hervorragend. Zustand: Hervorragend | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher.
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Optimization Algorithms for Distributed Machine Learning (Synthesis Lectures on Learning, Networks, and Algorithms)
Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 46,58
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Optimization Algorithms for Distributed Machine Learning
Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 54,32
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Optimization Algorithms for Distributed Machine Learning (Synthesis Lectures on Learning, Networks, and Algorithms)
Librería: California Books, Miami, FL, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 54,65
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Añadir al carritoCondición: New.
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Optimization Algorithms for Distributed Machine Learning
Publicado por Springer International Publishing, Springer Nature Switzerland, 2023
ISBN 10: 3031190696 ISBN 13: 9783031190698
Idioma: Inglés
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 48,14
Convertir monedaEUR 11,99 gastos de envío desde Alemania a EspañaCantidad disponible: 1 disponibles
Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book discusses state-of-the-art stochastic optimization algorithms for distributed machine learning and analyzes their convergence speed. The book first introduces stochastic gradient descent (SGD) and its distributed version, synchronous SGD, where the task of computing gradients is divided across several worker nodes. The author discusses several algorithms that improve the scalability and communication efficiency of synchronous SGD, such as asynchronous SGD, local-update SGD, quantized and sparsified SGD, and decentralized SGD. For each of these algorithms, the book analyzes its error versus iterations convergence, and the runtime spent per iteration. The author shows that each of these strategies to reduce communication or synchronization delays encounters a fundamental trade-off between error and runtime.
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Optimization Algorithms for Distributed Machine Learning
Publicado por Springer International Publishing, Springer Nature Switzerland, 2022
ISBN 10: 3031190661 ISBN 13: 9783031190667
Idioma: Inglés
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 48,14
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Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book discusses state-of-the-art stochastic optimization algorithms for distributed machine learning and analyzes their convergence speed. The book first introduces stochastic gradient descent (SGD) and its distributed version, synchronous SGD, where the task of computing gradients is divided across several worker nodes. The author discusses several algorithms that improve the scalability and communication efficiency of synchronous SGD, such as asynchronous SGD, local-update SGD, quantized and sparsified SGD, and decentralized SGD. For each of these algorithms, the book analyzes its error versus iterations convergence, and the runtime spent per iteration. The author shows that each of these strategies to reduce communication or synchronization delays encounters a fundamental trade-off between error and runtime.
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Optimization Algorithms for Distributed Machine Learning
Librería: Chiron Media, Wallingford, Reino Unido
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 50,29
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Añadir al carritoPF. Condición: New.
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Optimization Algorithms for Distributed Machine Learning (Synthesis Lectures on Learning, Networks, and Algorithms)
Librería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 61,05
Convertir monedaEUR 9,84 gastos de envío desde Estados Unidos de America a EspañaCantidad disponible: 1 disponibles
Añadir al carritoCondición: New. 1st ed. 2023 edition NO-PA16APR2015-KAP.
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Optimization Algorithms for Distributed Machine Le
Librería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 68,17
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Añadir al carritoCondición: New. pp. 144.
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Optimization Algorithms for Distributed Machine Learning
Publicado por Springer-Nature New York Inc, 2023
ISBN 10: 3031190696 ISBN 13: 9783031190698
Idioma: Inglés
Librería: Revaluation Books, Exeter, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 69,40
Convertir monedaEUR 11,56 gastos de envío desde Reino Unido a EspañaCantidad disponible: 2 disponibles
Añadir al carritoPaperback. Condición: Brand New. 140 pages. 9.45x6.61x0.33 inches. In Stock.
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Optimization Algorithms for Distributed Machine Learning
Publicado por Springer International Publishing, Springer Nature Switzerland Nov 2022, 2022
ISBN 10: 3031190661 ISBN 13: 9783031190667
Idioma: Inglés
Librería: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 48,14
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Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. Neuware -This book discusses state-of-the-art stochastic optimization algorithms for distributed machine learning and analyzes their convergence speed. The book first introduces stochastic gradient descent (SGD) and its distributed version, synchronous SGD, where the task of computing gradients is divided across several worker nodes. The author discusses several algorithms that improve the scalability and communication efficiency of synchronous SGD, such as asynchronous SGD, local-update SGD, quantized and sparsified SGD, and decentralized SGD. For each of these algorithms, the book analyzes its error versus iterations convergence, and the runtime spent per iteration. The author shows that each of these strategies to reduce communication or synchronization delays encounters a fundamental trade-off between error and runtime.Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 144 pp. Englisch.
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Optimization Algorithms for Distributed Machine Learning
Publicado por Springer International Publishing, Springer Nature Switzerland Nov 2023, 2023
ISBN 10: 3031190696 ISBN 13: 9783031190698
Idioma: Inglés
Librería: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 48,14
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. Neuware -This book discusses state-of-the-art stochastic optimization algorithms for distributed machine learning and analyzes their convergence speed. The book first introduces stochastic gradient descent (SGD) and its distributed version, synchronous SGD, where the task of computing gradients is divided across several worker nodes. The author discusses several algorithms that improve the scalability and communication efficiency of synchronous SGD, such as asynchronous SGD, local-update SGD, quantized and sparsified SGD, and decentralized SGD. For each of these algorithms, the book analyzes its error versus iterations convergence, and the runtime spent per iteration. The author shows that each of these strategies to reduce communication or synchronization delays encounters a fundamental trade-off between error and runtime.Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 144 pp. Englisch.
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Optimization Algorithms for Distributed Machine Learning
Librería: PBShop.store US, Wood Dale, IL, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 57,77
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Añadir al carritoPAP. Condición: New. New Book. Shipped from UK. THIS BOOK IS PRINTED ON DEMAND. Established seller since 2000.
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Optimization Algorithms for Distributed Machine Learning
Librería: PBShop.store UK, Fairford, GLOS, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 55,24
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Añadir al carritoPAP. Condición: New. New Book. Delivered from our UK warehouse in 4 to 14 business days. THIS BOOK IS PRINTED ON DEMAND. Established seller since 2000.
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Optimization Algorithms for Distributed Machine Learning
Publicado por Springer International Publishing, Springer Nature Switzerland Nov 2022, 2022
ISBN 10: 3031190661 ISBN 13: 9783031190667
Idioma: Inglés
Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book discusses state-of-the-art stochastic optimization algorithms for distributed machine learning and analyzes their convergence speed. The book first introduces stochastic gradient descent (SGD) and its distributed version, synchronous SGD, where the task of computing gradients is divided across several worker nodes. The author discusses several algorithms that improve the scalability and communication efficiency of synchronous SGD, such as asynchronous SGD, local-update SGD, quantized and sparsified SGD, and decentralized SGD. For each of these algorithms, the book analyzes its error versus iterations convergence, and the runtime spent per iteration. The author shows that each of these strategies to reduce communication or synchronization delays encounters a fundamental trade-off between error and runtime. 144 pp. Englisch.
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Optimization Algorithms for Distributed Machine Learning
Publicado por Springer International Publishing, Springer Nature Switzerland Nov 2023, 2023
ISBN 10: 3031190696 ISBN 13: 9783031190698
Idioma: Inglés
Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 48,14
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Optimization Algorithms for Distributed Machine Learning
Publicado por Springer, Berlin|Springer International Publishing|Springer, 2023
ISBN 10: 3031190696 ISBN 13: 9783031190698
Idioma: Inglés
Librería: moluna, Greven, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 42,96
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Añadir al carritoKartoniert / Broschiert. Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. This book discusses state-of-the-art stochastic optimization algorithms for distributed machine learning and analyzes their convergence speed. The book first introduces stochastic gradient descent (SGD) and its distributed version, synchronous SGD, where th.
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Optimization Algorithms for Distributed Machine Learning (Synthesis Lectures on Learning, Networks, and Algorithms)
Librería: Majestic Books, Hounslow, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 61,45
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Optimization Algorithms for Distributed Machine Learning (Synthesis Lectures on Learning, Networks, and Algorithms)
Librería: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 69,92
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Optimization Algorithms for Distributed Machine Le
Librería: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 71,86
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