Decentralized Recommendation Based on Matrix Factorization A Comparison of Gossip and Federated Learning /
Elmentve itt :
| Szerzők: |
Hegedűs István Danner Gábor Jelasity Márk |
|---|---|
| Dokumentumtípus: | Könyv része |
| Megjelent: |
Springer International Publishing
Cham (Svájc)
2020
|
| Sorozat: | Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases: International Workshops of ECML PKDD 2019, Würzburg, Germany, September 16–20, 2019, Proceedings, Part I
|
| doi: | 10.1007/978-3-030-43823-4_27 |
| mtmt: | 31264620 |
| Online Access: | http://publicatio.bibl.u-szeged.hu/18455 |
Hasonló tételek
-
Decentralized learning works An empirical comparison of gossip learning and federated learning /
Szerző: Hegedűs István, et al.
Megjelent: (2021) -
Gossip Learning as a Decentralized Alternative to Federated Learning
Szerző: Hegedűs István, et al.
Megjelent: (2019) -
Robust Decentralized Low-Rank Matrix Decomposition
Szerző: Hegedűs István, et al.
Megjelent: (2016) -
Decentralized machine learning using compressed push-pull averaging
Szerző: Danner Gábor, et al.
Megjelent: (2020) -
Robust decentralized mean estimation with limited communication
Szerző: Danner Gábor, et al.
Megjelent: (2018)