<input id="ohw05"></input>
  • <table id="ohw05"><menu id="ohw05"></menu></table>
  • <var id="ohw05"></var>
  • <code id="ohw05"><cite id="ohw05"></cite></code>
    <label id="ohw05"></label>
    <var id="ohw05"></var>
  • 摘要: 分布式機器學習:模型平均MA與彈性平均EASGD(PySpark) SSGD算法由于通信比較頻繁,在通信與計算比較大時(不同節點位于不同的地理位置),難以取得理想的加速效果。模型平均方法(MA)中,每個工作節點會根據本地數據對本地模型進行多輪的迭代更新,直到本地模型收斂說本地迭代輪數超過一個預設的閾值,再進行一次全局的模型平均,并以此均值做為最新的全局模型繼續訓練。但是MA算法通常會帶來精度損失,實踐中需要仔細調整參數設置,或者通過增加數據塊粒度的動量來獲取更好的效果。EASGD方法則不強求全局模型的一致性,而是為每個工作節點保持了獨立的探索能力。 閱讀全文
    posted @ 2022-06-30 15:05 orion-orion 閱讀(91) 評論(0) 推薦(0) 編輯
    摘要: 分布式機器學習:同步并行SGD算法的實現與復雜度分析(PySpark) 其中,SSGD算法每次依據來自 ??個不同的工作節點上的樣本的梯度來更新模型,設每個工作節點上的小批量大小為 ??,則該算法等價于批量大小為 ???? 的小批量隨機梯度下降法。盡管梯度的計算可以被分攤到個計算節點上,然而梯度下降的迭代是串行的。每輪迭代中,Spark會執行同步屏障(synchronization barrier)來確保在各worker開始下一輪迭代前w已被更新完畢。如果存在掉隊者(stragglers),其它worker就會空閑(idle)等待,直到下一輪迭代。 閱讀全文
    posted @ 2022-06-26 11:24 orion-orion 閱讀(112) 評論(0) 推薦(1) 編輯
    摘要: 數值優化:經典隨機優化算法及其收斂性與復雜度分析 對于更復雜的模型(比如神經網絡)和更復雜的優化方法(比如二階方法),確定性優化方法的計算量會更大。那么如何解決這個問題呢?統計方法能給我們很大的幫助。雖然大數據的數據量和數據維度都很大,但我們可以通過對樣本和維度進行隨機采樣來得到對更新量的有效估計或者替代。相應地,從確定性優化算法出發,我們可以開發出各種隨機優化算法,如隨機梯度下降法、隨機坐標下降法、隨機方差縮減梯度法、隨機(擬)牛頓法等。注意,對于隨機優化算法而言,收斂性分析與確定性算法不同,需要針對算法中的隨機采樣取期望。 閱讀全文
    posted @ 2022-06-22 21:11 orion-orion 閱讀(221) 評論(0) 推薦(2) 編輯
    摘要: 數值優化:經典二階確定性算法與對偶方法 我們在上一篇博客中主要介紹了單機數值優化中一些經典的一階確定性算法,本篇文章我們將會介紹二階確定性算法和對偶方法。牛頓法的基本思想是將目標函數在當前迭代點處進行二階泰勒展開,然后最小化這個近似目標函數。如果該海森矩陣是正定的,則問題的最優值在特定處取到,牛頓法將其做為下一時刻的狀態。 閱讀全文
    posted @ 2022-06-14 21:24 orion-orion 閱讀(131) 評論(0) 推薦(0) 編輯
    摘要: 數值優化:經典一階確定性算法及其收斂性分析 我們在上一篇博客中介紹了數值優化算法的歷史發展、分類及其收斂性/復雜度分析基礎。本篇博客我們重點關注一階確定性優化算法及其收斂性分析。梯度下降法的基本思想是:最小化目標函數在當前迭代點處的一階泰勒展開,從而近似地優化目標函數本身。具體地,對函數 ??:???→? ,將其在第 t 輪迭代點 ????處求解最小化問題。梯度下降法有兩個局限,一是只適用于無約束優化問題,二是只適用于梯度存在的目標函數。投影次梯度法可以解決梯度下降法的這兩個局限性。 閱讀全文
    posted @ 2022-06-11 22:24 orion-orion 閱讀(141) 評論(0) 推薦(0) 編輯
    摘要: 數值優化:算法分類及收斂性分析基礎 不同的優化算法采用不同的方法對目標函數進行優化,以尋找最優預測模型。其中最重要的兩個特性就是收斂速率和復雜度。優化算法最初都是確定性的,不過近年來隨著機器學習中數據規模的不斷增大,優化問題復雜度不斷增高,原來越多的優化算法發展出了隨機版本和并行化版本。依據算法在優化過程中所利用的是一階導數信息還是二階導數信息,還可把優化算法分為一階方法和二階方法。 閱讀全文
    posted @ 2022-06-09 10:08 orion-orion 閱讀(256) 評論(0) 推薦(1) 編輯
    摘要: 分布式機器學習:PageRank算法的并行化實現(PySpark) 目前對圖算法進行并行化的主要思想是將大圖切分為多個子圖,然后將這些子圖分布到不同的機器上進行并行計算,在必要時進行跨機器通信同步計算得出結果。學術界和工業界提出了多種將大圖切分為子圖的劃分方法,主要包括兩種,邊劃分(Edge Cut)和點劃分(Vertex Cut)。總而言之,邊劃分將節點分布到不同機器中(可能劃分不平衡),而點劃分將邊分布到不同機器中(劃分較為平衡)。接下來我們使用的算法為邊劃分。我們下面的算法是簡化版,沒有處理懸掛節點的問題。 閱讀全文
    posted @ 2022-06-03 22:06 orion-orion 閱讀(168) 評論(0) 推薦(0) 編輯
    摘要: 分布式機器學習:邏輯回歸的并行化實現(PySpark) 邏輯回歸的目標函數常采用梯度下降法求解,該算法的并行化可以采用Map-Reduce架構。先將第??t輪迭代的權重廣播到各worker,各worker計算一個局部梯度(map過程),然后再將每個節點的梯度聚合(reduce過程),最終對參數進行更新。在Spark中每個task對應一個分區,決定了計算的并行度。在Spark的實現過程中,map階段各task運行map()函數對每個樣本(????,????)計算梯度????, 然后對每個樣本對應的梯度運行進行本地聚合,以減少后面的數據傳輸量。 閱讀全文
    posted @ 2022-05-27 19:00 orion-orion 閱讀(169) 評論(0) 推薦(0) 編輯
    摘要: Spark: 單詞計數(Word Count)的MapReduce實現(Java/Python) 我們在上一篇博客中學習了如何用Hadoop-MapReduce實現單詞計數,現在我們來看如何用Spark來實現同樣的功能。Spark框架也是MapReduce-like模型,采用“分治-聚合”策略來對數據分布進行分布并行處理。不過該框架相比Hadoop-MapReduce,具有以下兩個特點:對大數據處理框架的輸入/輸出,中間數據進行建模,將這些數據抽象為統一的數據結構命名為彈性分布式數據集。 閱讀全文
    posted @ 2022-05-26 20:24 orion-orion 閱讀(206) 評論(0) 推薦(1) 編輯
    摘要: Hadoop: 單詞計數(Word Count)的MapReduce實現 首先,Hadoop會把輸入數據劃分成等長的輸入分片(input split) 或分片發送到MapReduce。Hadoop為每個分片創建一個map任務,由它來運行用戶自定義的map函數以分析每個分片中的記錄。在我們的單詞計數例子中,輸入是多個文件,一般一個文件對應一個分片,如果文件太大則會劃分為多個分片。map函數的輸入以 閱讀全文
    posted @ 2022-05-24 19:45 orion-orion 閱讀(192) 評論(0) 推薦(2) 編輯
    国产美女a做受大片观看