論文の概要: A Survey of Decentralized Online Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.00473v1
- Date: Sun, 1 May 2022 14:10:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-03 16:39:52.202600
- Title: A Survey of Decentralized Online Learning
- Title（参考訳）: 分散オンライン学習に関する調査
- Authors: Xiuxian Li, Lihua Xie, and Na Li
- Abstract要約: 分散オンライン学習(DOL)はこの10年間でますます研究されている。
本稿では,問題設定,通信,計算,性能の観点から,DOLの概要を概観する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.48579861824381
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Decentralized online learning (DOL) has been increasingly researched in the
last decade, mostly motivated by its wide applications in sensor networks,
commercial buildings, robotics (e.g., decentralized target tracking and
formation control), smart grids, deep learning, and so forth. In this problem,
there are a network of agents who may be cooperative (i.e., decentralized
online optimization) or noncooperative (i.e., online game) through local
information exchanges, and the local cost function of each agent is often
time-varying in dynamic and even adversarial environments. At each time, a
decision must be made by each agent based on historical information at hand
without knowing future information on cost functions. Although this problem has
been extensively studied in the last decade, a comprehensive survey is lacking.
Therefore, this paper provides a thorough overview of DOL from the perspective
of problem settings, communication, computation, and performances. In addition,
some potential future directions are also discussed in details.
- Abstract（参考訳）: 分散オンライン学習(dol)は、センサネットワーク、商用ビルディング、ロボティクス(例えば、分散ターゲット追跡とフォーメーションコントロール)、スマートグリッド、ディープラーニングなど、幅広い応用によって、過去10年間でますます研究されている。
この問題では、ローカルな情報交換を通じて協調的(すなわち分散オンライン最適化)や非協力的(すなわちオンラインゲーム)であるエージェントのネットワークがあり、各エージェントのローカルコスト関数は、動的かつ敵対的な環境でしばしば時間的に変動する。
毎回、コスト関数に関する将来の情報を知ることなく、過去の情報に基づいて各エージェントが決定を下さなければならない。
この問題は過去10年間に広く研究されてきたが、包括的な調査は欠如している。
そこで本稿では,問題設定,通信,計算,性能の観点から,DOLの概要を概観する。
さらに、将来的な方向性についても詳細に論じる。
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