論文の概要: Lightweight Distributed Gaussian Process Regression for Online Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.04738v5
• Date: Mon, 10 Jul 2023 03:26:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-11 23:05:03.223781
• Title: Lightweight Distributed Gaussian Process Regression for Online Machine Learning
• Title（参考訳）: オンライン機械学習のための軽量分散ガウスプロセス回帰
• Authors: Zhenyuan Yuan, Minghui Zhu
• Abstract要約: エージェントのグループは、ストリーミングデータを通じて共通の静的潜伏関数を協調的に学習することを目指している。 本稿では,通信,計算,メモリにおけるエージェントの限られた能力を認識する軽量分散ガウスプロセス回帰(GPR)アルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0305676256390934
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we study the problem where a group of agents aim to collaboratively learn a common static latent function through streaming data. We propose a lightweight distributed Gaussian process regression (GPR) algorithm that is cognizant of agents' limited capabilities in communication, computation and memory. Each agent independently runs agent-based GPR using local streaming data to predict test points of interest; then the agents collaboratively execute distributed GPR to obtain global predictions over a common sparse set of test points; finally, each agent fuses results from distributed GPR with agent-based GPR to refine its predictions. By quantifying the transient and steady-state performances in predictive variance and error, we show that limited inter-agent communication improves learning performances in the sense of Pareto. Monte Carlo simulation is conducted to evaluate the developed algorithm.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,あるエージェント群が,ストリーミングデータを通じて共通の静的潜在関数を協調的に学習する問題について検討する。 本稿では,通信,計算,メモリにおけるエージェントの限られた能力を認識する軽量分散ガウスプロセス回帰(GPR)アルゴリズムを提案する。 各エージェントは、ローカルストリーミングデータを用いてエージェントベースのGPRを独立に実行し、その後、エージェントが協調して分散GPRを実行し、共通のスパースなテストポイントのセットでグローバルな予測を得る。 予測的分散と誤りにおける過渡的および定常的な性能を定量化することにより、エージェント間通信の制限がParetoの学習性能を向上させることを示す。 モンテカルロシミュレーションにより,開発アルゴリズムの評価を行った。

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