Online Learning from data streams via decentralized and asynchronous SGD

Online Learning (OL) is a sub-field of Machine Learning (ML) which focuses on solving time-sensitive problems through iterative learning from data streams. This emerging field is characterized by the challenge of concept drifts, where the underlying distribution of the incoming data values evolves o...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	Future generation computer systems Ročník 175; s. 108052
Hlavní autoři:	Tosi, Mauro Dalle Lucca, Theobald, Martin
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Elsevier B.V 01.02.2026
Témata:	Artificial neural networks Asynchronous & decentralized SGD Concept drifts Data streams Online Learning Online Learning Data streams Concept drifts Asynchronous & decentralized SGD Artificial neural networks
ISSN:	0167-739X
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!