Fully Distributed Robust Singular Value Decomposition
Elmentve itt :
Szerzők: |
Hegedűs István Jelasity Márk Kocsis Levente Benczúr András, ifj |
---|---|
Dokumentumtípus: | Könyv része |
Megjelent: |
IEEE Press
Los Alamitos
2014
|
Sorozat: | Indranil Gupta, Roger Wattenhofer (szerk.) P2P 2014 : IEEE Fourteenth International Conference on Peer-to-Peer Computing
|
doi: | 10.1109/P2P.2014.6934299 |
mtmt: | 2731499 |
Online Access: | http://publicatio.bibl.u-szeged.hu/4419 |
Hasonló tételek
-
Robust fully distributed minibatch gradient descent with privacy preservation
Szerző: Danner Gábor, et al.
Megjelent: (2018) -
Robust Decentralized Low-Rank Matrix Decomposition
Szerző: Hegedűs István, et al.
Megjelent: (2016) -
Robust Classification Combined with Robust out-of-Distribution Detection An Empirical Analysis /
Szerző: Megyeri István, et al.
Megjelent: (2021) -
Gossip learning with linear models on fully distributed data
Szerző: Ormándi Róbert, et al.
Megjelent: (2013) -
Overlay management for fully distributed user-based collaborative filtering
Szerző: Ormándi Róbert, et al.
Megjelent: (2010)