Gossip-based distributed stochastic bandit algorithms

QR kód

Gossip-based distributed stochastic bandit algorithms

Elmentve itt :

Bibliográfiai részletek
Szerzők:	Szörényi Balázs Busa-Fekete Róbert Hegedűs István Ormándi Róbert Jelasity Márk Kégl Balázs
Testületi szerző:	30th International Conference on Machine Learning
Dokumentumtípus:	Könyv része
Megjelent:	International Machine Learning Societ 2013
Sorozat:	Journal of Machine Learning Research Workshop and Conference Proceedings 2 30th International Conference on Machine Learning, ICML 2013 2
mtmt:	2333207
Online Access:	http://publicatio.bibl.u-szeged.hu/3177

Hasonló tételek

A survey of Preference-Based online learning with bandit algorithms
Szerző: Busa-Fekete Róbert, et al.
Megjelent: (2014)

Gossip-based learning under drifting concepts in fully distributed networks
Szerző: Hegedűs István, et al.
Megjelent: (2012)

Gossip-based Protocols for Large-scale Distributed Systems
Szerző: Jelasity Márk
Megjelent: (2013)

Gossip learning with linear models on fully distributed data
Szerző: Ormándi Róbert, et al.
Megjelent: (2013)

Qualitative Multi-Armed Bandits A Quantile-Based Approach /
Szerző: Szörényi Balázs, et al.
Megjelent: (2015)

Asynchronous distributed power iteration with gossip-based normalization
Szerző: Jelasity Márk, et al.
Megjelent: (2007)

Distributed Clustering of Linear Bandits in Peer to Peer Networks
Szerző: Korda Nathan, et al.
Megjelent: (2016)

Gossip
Szerző: Jelasity Márk
Megjelent: (2011)

Gossip-Based Machine Learning in Fully Distributed Environments
Szerző: Hegedűs István
Megjelent: (2017)

Online-to-confidence-set conversions and application to sparse stochastic bandits
Szerző: Szepesvári Csaba
Megjelent: (2012)

Distributed Differentially Private Stochastic Gradient Descent An Empirical Study /
Szerző: Hegedűs István, et al.
Megjelent: (2016)

Gossip-based Peer Sampling
Szerző: Jelasity Márk, et al.
Megjelent: (2007)

Efficient Gossip Algorithms for Machine Learning
Szerző: Danner Gábor
Megjelent: (2022)

Gossip-based Aggregation in Large Dynamic Networks
Szerző: Jelasity Márk, et al.
Megjelent: (2005)

Overlay management for fully distributed user-based collaborative filtering
Szerző: Ormándi Róbert, et al.
Megjelent: (2010)

Detection and removal of malicious peers in gossip-based protocols
Szerző: Jelasity Márk, et al.
Megjelent: (2004)

Asynchronous peer-to-peer data mining with stochastic gradient descent
Szerző: Ormándi Róbert, et al.
Megjelent: (2011)

Self-* Properties through Gossiping
Szerző: Babaoglu Ozalp, et al.
Megjelent: (2008)

Exploring the Interdisciplinary Connections of Gossip-based Systems
Szerző: Costa Paola, et al.
Megjelent: (2007)

Spanning Tree or Gossip for Aggregation A Comparative Study /
Szerző: Nyers Lehel, et al.
Megjelent: (2014)

Differentially private linear models for gossip learning through data perturbation
Szerző: Hegedűs István, et al.
Megjelent: (2017)

Dimension Reduction Methods for Collaborative Mobile Gossip Learning
Szerző: Berta Árpád, et al.
Megjelent: (2016)

Gossip Learning as a Decentralized Alternative to Federated Learning
Szerző: Hegedűs István, et al.
Megjelent: (2019)

Improving Gossip Learning via Limited Model Merging
Szerző: Danner Gábor, et al.
Megjelent: (2023)

PAC rank elicitation through adaptive sampling of stochastic pairwise preferences
Szerző: Busa-Fekete Róbert, et al.
Megjelent: (2014)

A framework for distributed evolutionary algorithms
Szerző: Arenas M. G., et al.
Megjelent: (2002)

Massively distributed concept drift handling in large networks
Szerző: Hegedűs István, et al.
Megjelent: (2013)

A comparative study of spanning tree and gossip protocols for aggregation
Szerző: Nyers Lehel, et al.
Megjelent: (2015)

A Distributed Algorithm For Large-Scale Graph Partitioning
Szerző: Rahimian Fatemeh, et al.
Megjelent: (2015)

Efficient CAC algorithms based on the tail distribution of aggregate traffic [abstract] /
Szerző: Heszberger Zalán, et al.
Megjelent: (2000)

Robust Decentralized Differentially Private Stochastic Gradient Descent
Szerző: Hegedűs István, et al.
Megjelent: (2016)

A robust and scalable peer-to-peer gossiping protocol
Szerző: Voulgaris Spyros, et al.
Megjelent: (2004)

Distributed movement recognition algorithm based on wrist-mounted wireless sensor motes
Szerző: Sarcevic Péter, et al.
Megjelent: (2015)

Optimal deterministic and stochastic resource allocation in a distributed system [abstract] /
Szerző: Póta Szabolcs, et al.
Megjelent: (2004)

Decentralized Recommendation Based on Matrix Factorization A Comparison of Gossip and Federated Learning /
Szerző: Hegedűs István, et al.
Megjelent: (2020)

Parallelization of an algorithm for non rigid objects detection with stochastic global optimization [abstract] /
Szerző: González-Linares J. M., et al.
Megjelent: (2000)

Peer-to-Peer Multi-Class Boosting
Szerző: Hegedűs István, et al.
Megjelent: (2012)

Collaborative Mobile Gossip Learning
Szerző: Berta Árpád
Megjelent: (2021)

ID3 is not an Occam algorithm [abstract] /
Szerző: Szörényi Balázs
Megjelent: (2002)

Online Rank Elicitation for Plackett-Luce A Dueling Bandits Approach /
Szerző: Szörényi Balázs, et al.
Megjelent: (2015)