Asynchronous Policy Gradient Aggregation for Efficient Distributed Reinforcement Learning
Fuente:
arXiv
Enregistré dans:
| Auteurs principaux: | Tyurin, Alexander, Spiridonov, Andrei, Rudenko, Varvara |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2025
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
Birch SGD: A Tree Graph Framework for Local and Asynchronous SGD Methods
par: Tyurin, Alexander, et autres
Publié: (2025)
par: Tyurin, Alexander, et autres
Publié: (2025)
Proving the Limited Scalability of Centralized Distributed Optimization via a New Lower Bound Construction
par: Tyurin, Alexander
Publié: (2025)
par: Tyurin, Alexander
Publié: (2025)
Ringmaster ASGD: The First Asynchronous SGD with Optimal Time Complexity
par: Maranjyan, Artavazd, et autres
Publié: (2025)
par: Maranjyan, Artavazd, et autres
Publié: (2025)
Optimality in Decentralized Optimization under Bandwidth Constraints
par: Tyurin, Alexander
Publié: (2026)
par: Tyurin, Alexander
Publié: (2026)
Rescaled Asynchronous SGD: Optimal Distributed Optimization under Data and System Heterogeneity
par: Mahran, Ammar, et autres
Publié: (2026)
par: Mahran, Ammar, et autres
Publié: (2026)
GRAWA: Gradient-based Weighted Averaging for Distributed Training of Deep Learning Models
par: Dimlioglu, Tolga, et autres
Publié: (2024)
par: Dimlioglu, Tolga, et autres
Publié: (2024)
Do We Need Asynchronous SGD? On the Near-Optimality of Synchronous Methods
par: Begunov, Grigory, et autres
Publié: (2026)
par: Begunov, Grigory, et autres
Publié: (2026)
ATA: Adaptive Task Allocation for Efficient Resource Management in Distributed Machine Learning
par: Maranjyan, Artavazd, et autres
Publié: (2025)
par: Maranjyan, Artavazd, et autres
Publié: (2025)
LoCoDL: Communication-Efficient Distributed Learning with Local Training and Compression
par: Condat, Laurent, et autres
Publié: (2024)
par: Condat, Laurent, et autres
Publié: (2024)
Ringmaster LMO: Asynchronous Linear Minimization Oracle Momentum Method
par: Sadiev, Abdurakhmon, et autres
Publié: (2026)
par: Sadiev, Abdurakhmon, et autres
Publié: (2026)
First Provably Optimal Asynchronous SGD for Homogeneous and Heterogeneous Data
par: Maranjyan, Artavazd
Publié: (2026)
par: Maranjyan, Artavazd
Publié: (2026)
Activations and Gradients Compression for Model-Parallel Training
par: Rudakov, Mikhail, et autres
Publié: (2024)
par: Rudakov, Mikhail, et autres
Publié: (2024)
Ringleader ASGD: The First Asynchronous SGD with Optimal Time Complexity under Data Heterogeneity
par: Maranjyan, Artavazd, et autres
Publié: (2025)
par: Maranjyan, Artavazd, et autres
Publié: (2025)
Decentralized Nonconvex Composite Federated Learning with Gradient Tracking and Momentum
par: Zhou, Yuan, et autres
Publié: (2025)
par: Zhou, Yuan, et autres
Publié: (2025)
A Hybrid Stochastic Gradient Tracking Method for Distributed Online Optimization Over Time-Varying Directed Networks
par: Shi, Xinli, et autres
Publié: (2025)
par: Shi, Xinli, et autres
Publié: (2025)
On Biased Compression for Distributed Learning
par: Beznosikov, Aleksandr, et autres
Publié: (2020)
par: Beznosikov, Aleksandr, et autres
Publié: (2020)
Distributed Saddle-Point Problems: Lower Bounds, Near-Optimal and Robust Algorithms
par: Beznosikov, Aleksandr, et autres
Publié: (2020)
par: Beznosikov, Aleksandr, et autres
Publié: (2020)
Online Distributed Learning with Quantized Finite-Time Coordination
par: Bastianello, Nicola, et autres
Publié: (2023)
par: Bastianello, Nicola, et autres
Publié: (2023)
CONGO: Compressive Online Gradient Optimization
par: Carleton, Jeremy, et autres
Publié: (2024)
par: Carleton, Jeremy, et autres
Publié: (2024)
The Limits and Potentials of Local SGD for Distributed Heterogeneous Learning with Intermittent Communication
par: Patel, Kumar Kshitij, et autres
Publié: (2024)
par: Patel, Kumar Kshitij, et autres
Publié: (2024)
Optimizing Stochastic Gradient Push under Broadcast Communications
par: Nguyen, Tuan, et autres
Publié: (2026)
par: Nguyen, Tuan, et autres
Publié: (2026)
Towards Dynamic Resource Allocation and Client Scheduling in Hierarchical Federated Learning: A Two-Phase Deep Reinforcement Learning Approach
par: Chen, Xiaojing, et autres
Publié: (2024)
par: Chen, Xiaojing, et autres
Publié: (2024)
Efficient Federated Learning against Heterogeneous and Non-stationary Client Unavailability
par: Xiang, Ming, et autres
Publié: (2024)
par: Xiang, Ming, et autres
Publié: (2024)
A Bias-Correction Decentralized Stochastic Gradient Algorithm with Momentum Acceleration
par: Hu, Yuchen, et autres
Publié: (2025)
par: Hu, Yuchen, et autres
Publié: (2025)
GradSkip: Communication-Accelerated Local Gradient Methods with Better Computational Complexity
par: Maranjyan, Artavazd, et autres
Publié: (2022)
par: Maranjyan, Artavazd, et autres
Publié: (2022)
AGD: an Auto-switchable Optimizer using Stepwise Gradient Difference for Preconditioning Matrix
par: Yue, Yun, et autres
Publié: (2023)
par: Yue, Yun, et autres
Publié: (2023)
BROADCAST: Reducing Both Stochastic and Compression Noise to Robustify Communication-Efficient Federated Learning
par: Zhu, Heng, et autres
Publié: (2021)
par: Zhu, Heng, et autres
Publié: (2021)
FedCanon: Non-Convex Composite Federated Learning with Efficient Proximal Operation on Heterogeneous Data
par: Zhou, Yuan, et autres
Publié: (2025)
par: Zhou, Yuan, et autres
Publié: (2025)
Decentralized Personalized Federated Learning for Min-Max Problems
par: Borodich, Ekaterina, et autres
Publié: (2021)
par: Borodich, Ekaterina, et autres
Publié: (2021)
Efficient Adaptive Federated Optimization
par: Lee, Su Hyeong, et autres
Publié: (2024)
par: Lee, Su Hyeong, et autres
Publié: (2024)
Provable Model-Parallel Distributed Principal Component Analysis with Parallel Deflation
par: Liao, Fangshuo, et autres
Publié: (2025)
par: Liao, Fangshuo, et autres
Publié: (2025)
Achieving Near-Optimal Convergence for Distributed Minimax Optimization with Adaptive Stepsizes
par: Huang, Yan, et autres
Publié: (2024)
par: Huang, Yan, et autres
Publié: (2024)
Accelerating Distributed Optimization: A Primal-Dual Perspective on Local Steps
par: Yang, Junchi, et autres
Publié: (2024)
par: Yang, Junchi, et autres
Publié: (2024)
Lower Bounds and Accelerated Algorithms in Distributed Stochastic Optimization with Communication Compression
par: He, Yutong, et autres
Publié: (2023)
par: He, Yutong, et autres
Publié: (2023)
Unbiased Compression Saves Communication in Distributed Optimization: When and How Much?
par: He, Yutong, et autres
Publié: (2023)
par: He, Yutong, et autres
Publié: (2023)
Accelerated Methods with Compressed Communications for Distributed Optimization Problems under Data Similarity
par: Bylinkin, Dmitry, et autres
Publié: (2024)
par: Bylinkin, Dmitry, et autres
Publié: (2024)
Correlated Quantization for Faster Nonconvex Distributed Optimization
par: Panferov, Andrei, et autres
Publié: (2024)
par: Panferov, Andrei, et autres
Publié: (2024)
Communication-Efficient Federated Optimization over Semi-Decentralized Networks
par: Wang, He, et autres
Publié: (2023)
par: Wang, He, et autres
Publié: (2023)
FADAS: Towards Federated Adaptive Asynchronous Optimization
par: Wang, Yujia, et autres
Publié: (2024)
par: Wang, Yujia, et autres
Publié: (2024)
A Stochastic Approximation Approach for Efficient Decentralized Optimization on Random Networks
par: Yau, Chung-Yiu, et autres
Publié: (2024)
par: Yau, Chung-Yiu, et autres
Publié: (2024)
Documents similaires
-
Birch SGD: A Tree Graph Framework for Local and Asynchronous SGD Methods
par: Tyurin, Alexander, et autres
Publié: (2025) -
Proving the Limited Scalability of Centralized Distributed Optimization via a New Lower Bound Construction
par: Tyurin, Alexander
Publié: (2025) -
Ringmaster ASGD: The First Asynchronous SGD with Optimal Time Complexity
par: Maranjyan, Artavazd, et autres
Publié: (2025) -
Optimality in Decentralized Optimization under Bandwidth Constraints
par: Tyurin, Alexander
Publié: (2026) -
Rescaled Asynchronous SGD: Optimal Distributed Optimization under Data and System Heterogeneity
par: Mahran, Ammar, et autres
Publié: (2026)