論文の概要: Robustness of Iteratively Pre-Conditioned Gradient-Descent Method: The Case of Distributed Linear Regression Problem

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.10967v1
• Date: Tue, 26 Jan 2021 17:51:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-13 19:58:53.470768
• Title: Robustness of Iteratively Pre-Conditioned Gradient-Descent Method: The Case of Distributed Linear Regression Problem
• Title（参考訳）: 逐次事前条件付き勾配拡散法のロバスト性:分散線形回帰問題の場合
• Authors: Kushal Chakrabarti, Nirupam Gupta and Nikhil Chopra
• Abstract要約: ノイズフリーシステムにおいて、最近提案されている分散線形回帰アルゴリズムは、反復前条件勾配拡散法 (ipg) と呼ばれ、関連する手法よりも高速に収束すると主張している。 IPG法のロバスト性は,最先端のアルゴリズムと良好に比較できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper considers the problem of multi-agent distributed linear regression in the presence of system noises. In this problem, the system comprises multiple agents wherein each agent locally observes a set of data points, and the agents' goal is to compute a linear model that best fits the collective data points observed by all the agents. We consider a server-based distributed architecture where the agents interact with a common server to solve the problem; however, the server cannot access the agents' data points. We consider a practical scenario wherein the system either has observation noise, i.e., the data points observed by the agents are corrupted, or has process noise, i.e., the computations performed by the server and the agents are corrupted. In noise-free systems, the recently proposed distributed linear regression algorithm, named the Iteratively Pre-conditioned Gradient-descent (IPG) method, has been claimed to converge faster than related methods. In this paper, we study the robustness of the IPG method, against both the observation noise and the process noise. We empirically show that the robustness of the IPG method compares favorably to the state-of-the-art algorithms.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,システムノイズの存在下でのマルチエージェント分散線形回帰問題について考察する。 この問題では、システムは、各エージェントがデータポイントのセットを局所的に観察する複数のエージェントで構成され、エージェントの目標は、すべてのエージェントが観察する集合データポイントに最も適した線形モデルを計算することである。 私たちは、エージェントが共通のサーバーと対話して問題を解決するサーバーベースの分散アーキテクチャを検討しますが、サーバーはエージェントのデータポイントにアクセスできません。 本稿では,監視ノイズ,すなわちエージェントが観測するデータポイントの破損,あるいはプロセスノイズ,すなわちサーバとエージェントが行う計算が破損する,といった実用シナリオについて考察する。 ノイズフリーシステムにおいて、最近提案されている分散線形回帰アルゴリズムは、反復前条件勾配拡散法 (ipg) と呼ばれ、関連する手法よりも高速に収束すると主張している。 本稿では, ipg法のロバスト性について, 観測ノイズとプロセスノイズの両方に対して検討する。 IPG法のロバスト性は,最先端のアルゴリズムと良好に比較できることを示す。

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