English

Decentralized learning works: An empirical comparison of gossip learning and federated learning

Hegedűs István; Danner Gábor; Jelasity Márk: Decentralized learning works: An empirical comparison of gossip learning and federated learning.
JOURNAL OF PARALLEL AND DISTRIBUTED COMPUTING, 148. pp. 109-124. ISSN 0743-7315 (2021)

[thumbnail of 1-s2.0-S0743731520303890-main.pdf]
Előnézet
 Szöveg
1-s2.0-S0743731520303890-main.pdf - Megjelent verzió
Download (1MB) | Előnézet
Szerző azonosítók:
Hegedűs István MTMT
Danner Gábor MTMT
Jelasity Márk MTMT
Mű típusa: Folyóiratcikk
Folyóirat/kiadvány címe: JOURNAL OF PARALLEL AND DISTRIBUTED COMPUTING
Publikáció dátuma: 2021
Kötet: 148
Oldalak: pp. 109-124
ISSN: 0743-7315
Kar/Egység: Természettudományi és Informatikai Kar
Intézmény: Szegedi Tudományegyetem (2000-)
Nyelv: angol
MTMT rekordazonosító: 31663936
DOI azonosító: https://doi.org/10.1016/j.jpdc.2020.10.006
Dátum: 2020. Nov. 20. 12:55
Utolsó módosítás: 2020. Nov. 20. 12:55
URI: http://publicatio.bibl.u-szeged.hu/id/eprint/19934
Hivatkozások száma a Web of Science® -ben: 72 Idéző cikkek megtekintése a Web of Science® felületén

Actions (login required)

Tétel nézet Tétel nézet
Repozitóriumi letöltési statisztika

Letöltések

Letöltések havi bontásban az elmúlt egy évben

Bejelentkezés szerkesztőként.
Itt kérhet technikai vagy tartalmi segítséget: publicatio AT ek.szte.hu
Az SZTE Klebelsberg Könyvtár és Levéltár által működtetett SZTE Publicatio Repozitórium megkapta az MTMT Repozitórium Minősítő Bizottságától a "Minősített repozitórium" tanúsítványt.
SZTE Publicatio Repozitórium is powered by EPrints 3 which is developed by the School of Electronics and Computer Science at the University of Southampton. More information and software credits.