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本文来自微信公众号——青人QTech一对一论文定制丨分布式机器学习1.项目名称分布式机器学习2.课题方向代表导师介绍JL美国石溪大学助理教授伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校（UIUC）博士后耶鲁大学电…
分布式机器学习/深度学习论文整理Postedon2017-12-20Editedon2019-03-18InPaperViews:给毕业论文方向找资料ing，虽说具体要做的东西目前还在思考比较多，从之前的【整理一下看过的论文】里面把相关的论文…
分布式机器学习平台大比拼（附论文）.本文为你介绍分布式机器学习平台的实现方法及未来研究方向。.本文选自纽约州里大学计算机系教授Murat和学生的论文，主要介绍了分布式机器学习平台的实现方法并提出了未来的研究方向。.论文>>https://cse.buffalo.edu...
对分布式系统非常感兴趣，平时做大规模学习系统，涉及到非常多的分布式系统概念，想看关论文，求大神…这本书主要集中在基本的数据库实现方面。看起来很理论，但实际上作者提到的点都有实际的考虑。这一点在写完相关代码后重新阅读感触尤深。
大数据，大模型，高算法的时代到来了，在本系列Blog里，主要介绍如何使用分布式机器学习算法（高性能集群）来训练拥有大规模参数的机器学习模型。分布式机器学习就是解决怎样协调和利用大量的GPU集群，来完成深度学习模型的训练和获取好的收敛，达到相对高的性能。
论文阅读-《AcceleratingDistributedReinforcementLearningwithIn-SwitchComputing》这是一篇关于在网计算的论文，它讲的是通过借助交换机的计算功能来加速分布式强化学习的训练。作者：YoujieLi，Iou-JenLiu，YifanYuan，DemingChen，AlexanderSchwing，JianHuang会议名称：the46thInternationalSymposium会议时间：2019/06/2
人工智能和大数据时代，分布式机器学习解决了大量最具挑战性的问题。为了帮助机器学习从业者更加深入地了解分布式机器学习领域的基本框架、典型算法、理论和系统，帮助大家在这个领域打下扎实基础，微软亚洲研究院机器学习核心团队撰写《分布式机器学习：算法、理论与实践》一书，全面...
一个机器学习博士生的忠告即将赴香港读博，此文点出了博士研究中的大坑，深感启发，特此转载，惠及后人！不求一一躲过，但望毕业无忧！知乎原文题主似乎没有明确自己是博士生，以下假设为博士生。1、首先，请以一个局外人的理智角度，对你的导师进行如下分类：①圈内大牛，高水平...
而分布式技术可以有效提升机器学习或深度学习模型的训练速度，这样看来，机器学习或深度学习借助分布式技术会成为一种必然。分布式机器学习的思想比较自然，当面对复杂的计算任务时，首先想到的就是能否对任务进行分解，实现并行处理，从而加快计算速度。
联邦学习已经成为了一种在远程设备网络中分发机器学习模型训练的有效方法。虽然都是针对机器学习的分布式优化，但是联邦学习与传统的分布式优化方法（例如本篇文章中我们分析的前两篇论文）有两个关键的区别：*高度的系统异质性**和统计异质性*。
本文来自微信公众号——青人QTech一对一论文定制丨分布式机器学习1.项目名称分布式机器学习2.课题方向代表导师介绍JL美国石溪大学助理教授伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校（UIUC）博士后耶鲁大学电…
分布式机器学习/深度学习论文整理Postedon2017-12-20Editedon2019-03-18InPaperViews:给毕业论文方向找资料ing，虽说具体要做的东西目前还在思考比较多，从之前的【整理一下看过的论文】里面把相关的论文…
分布式机器学习平台大比拼（附论文）.本文为你介绍分布式机器学习平台的实现方法及未来研究方向。.本文选自纽约州里大学计算机系教授Murat和学生的论文，主要介绍了分布式机器学习平台的实现方法并提出了未来的研究方向。.论文>>https://cse.buffalo.edu...
对分布式系统非常感兴趣，平时做大规模学习系统，涉及到非常多的分布式系统概念，想看关论文，求大神…这本书主要集中在基本的数据库实现方面。看起来很理论，但实际上作者提到的点都有实际的考虑。这一点在写完相关代码后重新阅读感触尤深。
大数据，大模型，高算法的时代到来了，在本系列Blog里，主要介绍如何使用分布式机器学习算法（高性能集群）来训练拥有大规模参数的机器学习模型。分布式机器学习就是解决怎样协调和利用大量的GPU集群，来完成深度学习模型的训练和获取好的收敛，达到相对高的性能。
论文阅读-《AcceleratingDistributedReinforcementLearningwithIn-SwitchComputing》这是一篇关于在网计算的论文，它讲的是通过借助交换机的计算功能来加速分布式强化学习的训练。作者：YoujieLi，Iou-JenLiu，YifanYuan，DemingChen，AlexanderSchwing，JianHuang会议名称：the46thInternationalSymposium会议时间：2019/06/2
人工智能和大数据时代，分布式机器学习解决了大量最具挑战性的问题。为了帮助机器学习从业者更加深入地了解分布式机器学习领域的基本框架、典型算法、理论和系统，帮助大家在这个领域打下扎实基础，微软亚洲研究院机器学习核心团队撰写《分布式机器学习：算法、理论与实践》一书，全面...
一个机器学习博士生的忠告即将赴香港读博，此文点出了博士研究中的大坑，深感启发，特此转载，惠及后人！不求一一躲过，但望毕业无忧！知乎原文题主似乎没有明确自己是博士生，以下假设为博士生。1、首先，请以一个局外人的理智角度，对你的导师进行如下分类：①圈内大牛，高水平...
而分布式技术可以有效提升机器学习或深度学习模型的训练速度，这样看来，机器学习或深度学习借助分布式技术会成为一种必然。分布式机器学习的思想比较自然，当面对复杂的计算任务时，首先想到的就是能否对任务进行分解，实现并行处理，从而加快计算速度。
联邦学习已经成为了一种在远程设备网络中分发机器学习模型训练的有效方法。虽然都是针对机器学习的分布式优化，但是联邦学习与传统的分布式优化方法（例如本篇文章中我们分析的前两篇论文）有两个关键的区别：*高度的系统异质性**和统计异质性*。
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