کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6865594 | 679059 | 2015 | 10 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Asynchronous gossip principal components analysis
ترجمه فارسی عنوان
تجزیه و تحلیل اجزای اصلی شایعات بی نظیر
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
توزیع ماشین آموزش، کاهش ابعاد، پروتکل شایعات،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
This paper deals with Principal Components Analysis (PCA) of data spread over a network where central coordination and synchronous communication between networking nodes are forbidden. We propose an asynchronous and decentralized PCA algorithm dedicated to large scale problems, where “large” simultaneously applies to dimensionality, number of observations and network size. It is based on the integration of a dimension reduction step into a gossip consensus protocol. Unlike other approaches, a straightforward dual formulation makes it suitable when observed dimensions are distributed. We theoretically show its equivalence with a centralized PCA under a low-rank assumption on training data. An experimental analysis reveals that it achieves a good accuracy with a reasonable communication cost even when the low-rank assumption is relaxed.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Neurocomputing - Volume 169, 2 December 2015, Pages 262-271
Journal: Neurocomputing - Volume 169, 2 December 2015, Pages 262-271
نویسندگان
Jerome Fellus, David Picard, Philippe-Henri Gosselin,