分布式学习

摘要： 针对未设计启发式算法的组合优化问题设计统一的解决方案已成为机器学习领域的一个研究热点,目前成熟的技术主要针对静态的组合优化问题,但是对于加入动态变化的组合优化问题还没有得到充分的解决。为了解决以上问题,提出一个将多头注意力机制与分层强化学习结合来求解动态图上的旅行商问题的轻量级模型Dy4TSP。首先,用以多头注意力机制为基础的预测网络处理来自图卷积神经网络的节点表征向量输入;然后,借助分布式强化学习算法训练来快速地预估图中每个节点被输出作为最优解的可能性,使得模型在不同的可能性中全面探索问题的最优解决方案空间;最后,训练后的模型将实时地生成满足具体目标奖励函数的动作决策序列。该模型在3个组合优问题上进行了评估,实验结果表明,该模型在经典旅行商系列问题中解的质量比开源求解器LKH3高0.15~0.37个单位,明显优于带有边嵌入的图注意网络(EGATE)等最新的算法;并且在其他的动态旅行商问题中可以达到0.1~1.05的最优路径差距,结果也略胜一筹。

摘要： 为了解决集中式学习存在的问题,提出了一种基于轻量化网络的分布式学习方法。分布式学习利用边缘设备进行本地训练和模型权重共享的方法训练同一个全局模型,既充分利用了各边缘设备的训练数据,又避免了边缘设备数据泄露。轻量化网络是一种由多个轻量化神经网络块堆叠而成的深度学习模型,相较于传统的深度学习模型,轻量化网络以较低的空间复杂度和时间复杂度实现较高的调制分类性能,有效地解决了分布式学习在实际部署中存在的边缘设备算力不足、存储空间有限及通信开销较高的问题。实验结果表明,基于分布式学习的自动调制信号分类技术在RadioML.2016.10A数据集的分类准确率为62.41%,相比于集中式学习,分类准确率仅降低了0.68%,训练效率提高了近5倍。实验结果也证明了在分布式学习下,部署轻量化网络可以有效降低通信开销。

摘要： 传统的机器学习经常采用数据中心化的方式进行训练,然而由于实际应用中的传输开销或者隐私保护限制,数据越来越呈现分散化、隔离化的趋势。分布式训练学习技术为分散在信息孤岛上的数据融合提供了一种解决方案。然而,由于分散化数据本身具有天然异质性,本地数据分布经常是非独立同分布的(Non-IID),这给分布式训练带来了挑战。首先,为了应对单一模型难以适配所有异质客户端的难题,在分布式训练的基础上引入了模型重用技术,提出了分布式模型重用框架(DMR)。然后,通过理论分析指出集成学习可以为异构数据提供有效的解决方案,并在此基础之上提出了使用多分类器的分布式模型重用技术(McDMR)。最后,为了减少实际应用过程中的存储、计算和传输开销,继而提出了两种具体的优化方案:使用多头分类器的分布式模型重用(McDMR-MH)和使用随机分类器采样的分布式模型重用(McDMR-SC)。在多个公开数据集上进行实验,实验结果验证了所提方法的有效性。

摘要： 针对当前说明文写作背离“传递知识或信息,使人知道、明白”的现状,论述指出素养立意背景下,要把读者作为交际语境写作的第一要素,创设真实的写作情境,强化写作目的,分析读者要素,探究未知事理,互动共享新知,让读者对未知的事物或事理有所知或有所明白,导向有价值、有意义的说明文写作教学。

摘要： 针对现代财务数据分析智能化的需求,文中对分布式强化学习理论进行了研究,构建了智能化的财务数据预警模型.该模型基于中央强化学习体系结构,使用多个执行模块增强单智能体强化学习算法的运算与泛化能力;在强化学习算法的选择上,引入了瞬时差分算法.该算法可以在学习中同步之前迭代状态的经验,且不依赖于最终的预测值,大幅度节约了存储开销;在财务数据分析指标体系的建立上,文中综合考虑了企业的运营、发展、偿债等多个方面的能力,保证了指标体系的完整性与合理性.为了评估算法的性能,文中以真实的财务数据作为样本,使用BP神经网络进行对比实验.测试结果表明,该模型的识别正确率在各个实验场景下均优于BP神经网络,其中实验三的识别正确率提升了4.6％.

摘要： 现有无线联邦学习框架缺乏对实际的分布式高速车联网(IoV)场景的有效支持.针对该场景下的分布式学习问题,提出了一种基于随机网络拓扑模型的分布式训练算法——分簇式无线联邦学习算法(C-WFLA).首先,该算法基于高速公路场景下的车辆分布情况设计网络模型;其次,该算法考虑了用户端进行上行数据传输时的路径衰落、瑞利衰落等因素;最后,该算法设计了基于分簇式训练的无线联邦学习方法.利用所提算法对手写体识别模型进行了训练与测试,仿真结果表明:在信道状态较好、用户发射功率受限较小的情况下,传统无线联邦学习算法与C-WFLA在相同的训练条件下损失函数均能收敛至相近的数值,且C-WFLA收敛更快;而在信道状态较差、用户发射功率受限较大的情况下,C-WFLA损失函数收敛值相较于传统的集中式算法可以降低10％～50％.可见,C-WFLA更有助于高速IoV场景下的模型训练.

摘要： 数据隐私保护问题已成为推荐系统面临的主要挑战之一.随着《中华人民共和国网络安全法》的颁布和欧盟《通用数据保护条例》的实施,数据隐私和安全成为了世界性的趋势.联邦学习可通过不交换数据训练全局模型,不会泄露用户隐私.但是联邦学习存在每台设备数据量少、模型容易过拟合、数据稀疏导致训练好的模型很难达到较高的预测精度等问题.同时,随着5G(the 5th generation mobile communication technology)时代的到来,个人设备数据量和传输速率预计比当前提高10～100倍,因此要求模型执行效率更高.针对此问题,知识蒸馏可以将教师模型中的知识迁移到更为紧凑的学生模型中去,让学生模型能尽可能逼近或是超过教师网络,从而有效解决模型参数多和通信开销大的问题.但往往蒸馏后的学生模型在精度上会低于教师模型.提出一种面向推荐系统的联邦蒸馏方法,该方法首先在联邦蒸馏的目标函数中加入Kullback-Leibler散度和正则项,减少教师网络和学生网络间的差异性影响;引入多头注意力机制丰富编码信息,提升模型精度;并提出一个改进的自适应学习率训练策略来自动切换优化算法,选择合适的学习率,提升模型的收敛速度.实验验证了该方法的有效性:相比基准算法,模型的训练时间缩短52％,模型的准确率提升了13％,平均误差减少17％,NDCG值提升了10％.

摘要： 分布式学习对教育资源供给提出新考验《教育理论与实践》,王华丽,2020年第23期随着互联网技术的快速发展,个体成为信息社会的节点和终端,各类信息资源得以脱离时空限制,以及时便捷的形式供给给学生,这使得学习开始具备空间和时间上的分布趋势。

摘要： 针对工业、信息等领域出现的基于较大规模、非平稳变化复杂数据的回归问题,已有算法在计算成本及拟合效果方面无法同时满足要求.因此,文中提出基于多尺度高斯核的分布式正则化回归学习算法.算法中的假设空间为多个具有不同尺度的高斯核生成的再生核Hilbert空间的和空间.考虑到整个数据集划分的不同互斥子集波动程度不同,建立不同组合系数核函数逼近模型.利用最小二乘正则化方法同时独立求解各逼近模型.最后,通过对所得的各个局部估计子加权合成得到整体逼近模型.在2个模拟数据集和4个真实数据集上的实验表明,文中算法既能保证较优的拟合性能,又能降低运行时间.

摘要： 本文针对神经网络在处理较大规模数据时表现出的耗时过长、资源不足等问题，在对神经网络分布式学习理论和ADS理论进行分析研究的基础上,提出一种新的基于ADS理沦的神经网络自律集成模型,对模型的训练算法进行了描述。 在该模型中自律协同是通过FIF信息域下的移动Agent完成,分别由Push_MA和Pull_MA分别对自律分散网络模型中的各个个体进行数据分配和结果集成评价,完成各个神经网络的自律集成,体现了良好的在线能力和个体的自律性。所构建模型采用了UCI KDD提供的网络数据进行仿真训练,实验结果表明所构建模型和集成算法对大规模数据的处理能达到理想的训练效果和识别能力,网络具有优于其他方法的容错能力和自律性。

摘要： 针对我国中小学网校的生存现状,文章通过对相关文献的综合研究,对制约网校发展的因素进行了分析,旨在说明网校存在的根本问题是它没有提供与网络特性和社会发展要求相适应的学习.然后,文章描述了基于网络进行研究性学习的价值,以及网校实施这一学习的优越性,并进一步阐述了以网校为节点,以研究性学习项目组合为内容,以系统培养终身学习能力和提供终身学习平台为目标,以实施网络学习能力认证为手段,系统化建构基于网络的分布式学习共同体的设想.

摘要： 一种分布式I/O控制系统，其使对多个输入设备或者输出设备进行数据输入输出的辅站的共享存储器、和与辅站的共享存储器对应的主站的共享存储器经由网络进行通信，进行更新，其中，主站设定针对输入设备或者输出设备的组信息，根据周期表，输出规定有辅站的共享存储器和组信息的输入请求帧，并且辅站对多个输入设备或者输出设备进行数据的输入输出，并且判别来自主站的输入请求帧的输入请求内容是辅站的一个或多个单位的共享存储器的全部信息还是与组信息对应的信息，根据输入请求内容实施输出数据的转发。

摘要： 一种分布式资源管理系统，具有对应于改变通信网络上的资源的状态的预定事件中的每项事件的一个或多个资源管理进程，其中该通信系统上的多项任务中的每项任务可以使用多个资源。一个或多个资源管理进程中的每个进程包括：分配器，当该分配器接收到保护任意的特定任务免受其自身的进程所对应的改变资源的状态的事件的影响的请求时，以这样的方式向该任务分配包括已经被另一个资源管理进程选择的资源的备份资源，其中使用该资源的被请求保护的所有任务可以被保护免受改变资源的状态的事件的影响；以及指示器，该指示器向一个或多个恢复执行进程指示所分配的备份资源的信息。

摘要： 为了提供能够减少要传输的数据容量并且以告诉开始分布式处理的分布式处理系统等。一种多个计算机(2a、2b、…)互连的分布式处理系统(1)，其中计算机(2)中的每一个设置有加载每个模块并且执行初始化处理的模块加载器(3)、从先前提供的存储装置或另一计算机获取包括用于初始化处理的命令的元数据的元数据管理单元(4)、读取并且写入存储装置或其他计算机内的文件的文件管理单元(5)、以及执行分布式批处理应用的执行容器(6)。文件管理单元(5)在所述初始化处理之后，检查在所述存储装置中是否存在包括相应模块的执行代码的执行区域，并且当执行区域不存在时，从其他计算机加载执行代码，并且写入所加载的执行代码作为执行区域。

摘要： 公开了一种分布式执行深度学习任务的优化方法和分布式系统。所述方法包括：基于深度学习任务生成计算图并分配硬件资源；对硬件资源进行分组以获取至少一个分组方案；针对每个分组方案，基于该分组方案下的因子取值对计算图包含的多个算子各自涉及的张量信息进行切分，获取多个候选切分方案；使用开销模型选出效率最优的分布式执行切分方案，用于硬件资源的深度学习任务执行。由此，通过基于设备分组的算子切分，并结合基于开销模型的优化求解，实现针对各类深度学习任务的分布式执行自动优化。进一步地，可以引入基于分组的计算图分割，还可以根据不同的优化水平对求解空间进行限制，由此能够在可控的时间内生成所需优化级别的分布式执行方案。

摘要： 本公开提供了一种数据整合方法、分布式计算节点及分布式深度学习训练系统，其中数据整合方法用于分布式计算节点的数据整合，包括：信息确定步骤、第一发送步骤、第一接收步骤、聚合步骤、及汇总步骤。通过设置预设时间，超过预设时间时直接进行之后的步骤，从而保证了整体的效率，而在之后通过对超过预设时间接收的数据段进行补充传输和聚合，也保证了最终数据的训练完整性。从而，降低了网络对训练造成的影响，提高了效率，降低了成本。

摘要： 本公开提供了一种数据整合方法、分布式计算节点及分布式深度学习训练系统，其中数据整合方法用于分布式计算节点的数据整合，包括：数据分段步骤；第一发送步骤；第一接收步骤；聚合步骤；汇总步骤。通过多计算节点中对数据进行分段，将数据段分别发送至对应的计算节点，在计算节点内对部分数据段进行聚合，再对数据更新整合，降低了网络对训练造成的影响，提高了效率。

摘要： 本发明的目的在于提供一种分布式账本物流计算机、分布式账本物流系统、分布式账本物流方法及程序，利用分布式账本的可靠性发行数字货币，在流服务中能够现收现付，并便于确认有无未支付和重复支付。分布式账本物流计算机(10)在接受配送委托者配送委托的配送公司收到订单时，记录该配送委托者委托给配送公司的委托内容，并且，在该委托交付完成时，在配送用分布式账本中记录交付完成，在已记录所述交付完成时，委托金融机构服务器(500)发行数字货币以供所述配送委托者支付给所述配送公司。另外，分布式账本物流计算机(10)在货币用分布式账本中记录已委托所述金融机构服务器(500)发行所述数字货币。

摘要： 一种分布式I/O控制系统，其使对多个输入设备或者输出设备进行数据输入输出的辅站的共享存储器、和与辅站的共享存储器对应的主站的共享存储器经由网络进行通信，进行更新，其中，主站设定针对输入设备或者输出设备的组信息，根据周期表，输出规定有辅站的共享存储器和组信息的输入请求帧，并且辅站对多个输入设备或者输出设备进行数据的输入输出，并且判别来自主站的输入请求帧的输入请求内容是辅站的一个或多个单位的共享存储器的全部信息还是与组信息对应的信息，根据输入请求内容实施输出数据的转发。

摘要： 本发明公开了基于分布式学习的模型训练方法，其根据客户端的历史训练任务的完成情况，得到客户端的当前训练轮任务预测量，以使得客户端根据所述当前训练轮任务预测量和服务器下发的全局模型进行本地训练，得到客户端的当前训练轮的本地模型和当前训练轮实际任务量，进而将每一个客户端的当前训练轮的本地模型聚合成新的全局模型，并根据所述当前训练实际任务量对客户端的历史任务完成情况进行更新，其通过尽可能预测逼近客户端实际训练能力的任务量，进而适应性地对客户端的训练任务作出调整，使得客户端尽可能完成多的训练任务而不掉队，提升了全局模型的精度。相应地，本发明还提供了一种服务器和分布式学习系统。

摘要： 本发明公开了基于分布式学习的模型训练方法，其根据客户端的历史训练任务的完成情况，得到客户端的当前训练轮任务预测量，以使得客户端根据所述当前训练轮任务预测量和服务器下发的全局模型进行本地训练，得到客户端的当前训练轮的本地模型和当前训练轮实际任务量，进而将每一个客户端的当前训练轮的本地模型聚合成新的全局模型，并根据所述当前训练实际任务量对客户端的历史任务完成情况进行更新，其通过尽可能预测逼近客户端实际训练能力的任务量，进而适应性地对客户端的训练任务作出调整，使得客户端尽可能完成多的训练任务而不掉队，提升了全局模型的精度。相应地，本发明还提供了一种服务器和分布式学习系统。