BriefGPT - AI 论文速递
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一种快速简单的算法用于计算振幅密度函数参数的最大似然估计
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文研究了一种简化的通信高效分布式学习框架，利用数据子集计算本地最大似然估计量，并结合本地估计值实现对全局MLE的最佳近似。研究表明，使用KL散度方法比线性组合方法更为优越，可解决模型错误、非凸性和异构数据分区等问题。
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关键要点
- 研究了一种简化的通信高效分布式学习框架。
- 框架利用数据子集计算本地最大似然估计量。
- 结合本地估计值实现对全局MLE的最佳近似。
- 证明了该框架的统计性质与误差率性质。
- 研究了KL散度方法与线性组合方法的经验性能。
- KL方法在实际设置中比线性组合方法更为优越。
- KL方法可解决模型错误、非凸性和异构数据分区等问题。
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