Birch SGD: A Tree Graph Framework for Local and Asynchronous SGD Methods
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Tyurin, Alexander, Sivtsov, Danil |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2025
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Ringmaster ASGD: The First Asynchronous SGD with Optimal Time Complexity
von: Maranjyan, Artavazd, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Maranjyan, Artavazd, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Do We Need Asynchronous SGD? On the Near-Optimality of Synchronous Methods
von: Begunov, Grigory, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Begunov, Grigory, et al.
Veröffentlicht: (2026)
First Provably Optimal Asynchronous SGD for Homogeneous and Heterogeneous Data
von: Maranjyan, Artavazd
Veröffentlicht: (2026)
von: Maranjyan, Artavazd
Veröffentlicht: (2026)
LOSCAR-SGD: Local SGD with Communication-Computation Overlap and Delay-Corrected Sparse Model Averaging
von: Maziane, Yassine, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Maziane, Yassine, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Rescaled Asynchronous SGD: Optimal Distributed Optimization under Data and System Heterogeneity
von: Mahran, Ammar, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Mahran, Ammar, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Ringleader ASGD: The First Asynchronous SGD with Optimal Time Complexity under Data Heterogeneity
von: Maranjyan, Artavazd, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Maranjyan, Artavazd, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Asynchronous Policy Gradient Aggregation for Efficient Distributed Reinforcement Learning
von: Tyurin, Alexander, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Tyurin, Alexander, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Revisiting LocalSGD and SCAFFOLD: Improved Rates and Missing Analysis
von: Luo, Ruichen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Luo, Ruichen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
MindFlayer SGD: Efficient Parallel SGD in the Presence of Heterogeneous and Random Worker Compute Times
von: Maranjyan, Artavazd, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Maranjyan, Artavazd, et al.
Veröffentlicht: (2024)
The Limits and Potentials of Local SGD for Distributed Heterogeneous Learning with Intermittent Communication
von: Patel, Kumar Kshitij, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Patel, Kumar Kshitij, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Proving the Limited Scalability of Centralized Distributed Optimization via a New Lower Bound Construction
von: Tyurin, Alexander
Veröffentlicht: (2025)
von: Tyurin, Alexander
Veröffentlicht: (2025)
Demystifying Why Local Aggregation Helps: Convergence Analysis of Hierarchical SGD
von: Wang, Jiayi, et al.
Veröffentlicht: (2020)
von: Wang, Jiayi, et al.
Veröffentlicht: (2020)
Local Methods with Adaptivity via Scaling
von: Chezhegov, Savelii, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chezhegov, Savelii, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Ordered Momentum for Asynchronous SGD
von: Shi, Chang-Wei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Shi, Chang-Wei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Optimality in Decentralized Optimization under Bandwidth Constraints
von: Tyurin, Alexander
Veröffentlicht: (2026)
von: Tyurin, Alexander
Veröffentlicht: (2026)
Ringmaster LMO: Asynchronous Linear Minimization Oracle Momentum Method
von: Sadiev, Abdurakhmon, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Sadiev, Abdurakhmon, et al.
Veröffentlicht: (2026)
On Principled Local Optimization Methods for Federated Learning
von: Yuan, Honglin
Veröffentlicht: (2024)
von: Yuan, Honglin
Veröffentlicht: (2024)
GradSkip: Communication-Accelerated Local Gradient Methods with Better Computational Complexity
von: Maranjyan, Artavazd, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Maranjyan, Artavazd, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Accelerating Distributed Optimization: A Primal-Dual Perspective on Local Steps
von: Yang, Junchi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Yang, Junchi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
A Double Tracking Method for Optimization with Decentralized Generalized Orthogonality Constraints
von: Wang, Lei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wang, Lei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
A Penalty-Based Method for Communication-Efficient Decentralized Bilevel Programming
von: Nazari, Parvin, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Nazari, Parvin, et al.
Veröffentlicht: (2022)
A Survey of Optimization Methods for Training DL Models: Theoretical Perspective on Convergence and Generalization
von: Wang, Jing, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Jing, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Energy-efficient Decentralized Learning via Graph Sparsification
von: Zhang, Xusheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhang, Xusheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Communication-Efficient Federated Bilevel Optimization with Local and Global Lower Level Problems
von: Li, Junyi, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Li, Junyi, et al.
Veröffentlicht: (2023)
LoCoDL: Communication-Efficient Distributed Learning with Local Training and Compression
von: Condat, Laurent, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Condat, Laurent, et al.
Veröffentlicht: (2024)
A Hybrid Stochastic Gradient Tracking Method for Distributed Online Optimization Over Time-Varying Directed Networks
von: Shi, Xinli, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Shi, Xinli, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Accelerated Methods with Compressed Communications for Distributed Optimization Problems under Data Similarity
von: Bylinkin, Dmitry, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Bylinkin, Dmitry, et al.
Veröffentlicht: (2024)
FADAS: Towards Federated Adaptive Asynchronous Optimization
von: Wang, Yujia, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wang, Yujia, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Distributed Saddle-Point Problems: Lower Bounds, Near-Optimal and Robust Algorithms
von: Beznosikov, Aleksandr, et al.
Veröffentlicht: (2020)
von: Beznosikov, Aleksandr, et al.
Veröffentlicht: (2020)
Cooperative SGD with Dynamic Mixing Matrices
von: Sarkar, Soumya, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Sarkar, Soumya, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Activations and Gradients Compression for Model-Parallel Training
von: Rudakov, Mikhail, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Rudakov, Mikhail, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Decentralized Personalized Federated Learning for Min-Max Problems
von: Borodich, Ekaterina, et al.
Veröffentlicht: (2021)
von: Borodich, Ekaterina, et al.
Veröffentlicht: (2021)
Truncated Non-Uniform Quantization for Distributed SGD
von: Yan, Guangfeng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Yan, Guangfeng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
A Single-Loop Algorithm for Decentralized Bilevel Optimization
von: Dong, Youran, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Dong, Youran, et al.
Veröffentlicht: (2023)
A Bias-Correction Decentralized Stochastic Gradient Algorithm with Momentum Acceleration
von: Hu, Yuchen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Hu, Yuchen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A Stochastic Approximation Approach for Efficient Decentralized Optimization on Random Networks
von: Yau, Chung-Yiu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Yau, Chung-Yiu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
S$^3$LDBO: A Snapshot Single-Loop Algorithm for Decentralized Bilevel Optimization
von: Yin, Chao, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Yin, Chao, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Towards Dynamic Resource Allocation and Client Scheduling in Hierarchical Federated Learning: A Two-Phase Deep Reinforcement Learning Approach
von: Chen, Xiaojing, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chen, Xiaojing, et al.
Veröffentlicht: (2024)
FedCanon: Non-Convex Composite Federated Learning with Efficient Proximal Operation on Heterogeneous Data
von: Zhou, Yuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhou, Yuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Time-varying Mixing Matrix Design for Energy-efficient Decentralized Federated Learning
von: Zhang, Xusheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Xusheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Ähnliche Einträge
-
Ringmaster ASGD: The First Asynchronous SGD with Optimal Time Complexity
von: Maranjyan, Artavazd, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Do We Need Asynchronous SGD? On the Near-Optimality of Synchronous Methods
von: Begunov, Grigory, et al.
Veröffentlicht: (2026) -
First Provably Optimal Asynchronous SGD for Homogeneous and Heterogeneous Data
von: Maranjyan, Artavazd
Veröffentlicht: (2026) -
LOSCAR-SGD: Local SGD with Communication-Computation Overlap and Delay-Corrected Sparse Model Averaging
von: Maziane, Yassine, et al.
Veröffentlicht: (2026) -
Rescaled Asynchronous SGD: Optimal Distributed Optimization under Data and System Heterogeneity
von: Mahran, Ammar, et al.
Veröffentlicht: (2026)