Robust Decentralized Low-Rank Matrix Decomposition
Elmentve itt :
Szerzők: |
Hegedűs István Berta Árpád Kocsis Levente Benczúr A. András Jelasity Márk |
---|---|
Dokumentumtípus: | Cikk |
Megjelent: |
ACM
2016
|
Sorozat: | ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology
7 No. 4 |
doi: | 10.1145/2854157 |
mtmt: | 3061740 |
Online Access: | http://publicatio.bibl.u-szeged.hu/6796 |
Hasonló tételek
-
Robust Decentralized Differentially Private Stochastic Gradient Descent
Szerző: Hegedűs István, et al.
Megjelent: (2016) -
Robust decentralized mean estimation with limited communication
Szerző: Danner Gábor, et al.
Megjelent: (2018) -
Fully Distributed Robust Singular Value Decomposition
Szerző: Hegedűs István, et al.
Megjelent: (2014) -
Decentralized ranking in large-scale overlay networks
Szerző: Montresor Alberto, et al.
Megjelent: (2008) -
Decentralized Recommendation Based on Matrix Factorization A Comparison of Gossip and Federated Learning /
Szerző: Hegedűs István, et al.
Megjelent: (2020)