FedGAN是一种用于训练分布式非独立同分布数据源的算法，通过同步本地生成器和辨别器以及平均和广播参数的中介，使用随机梯度下降法收敛。实验结果表明，FedGAN在不同数据集上具有类似于一般分布式GAN的性能，并减少通信复杂性。

本文研究了随机梯度下降法（SGD）的最终迭代中存在一个ε-稳定点，并提出了度量ε-稳定点密度的方法。同时，恢复了经典的O(1/√T)渐进速率，并解决了与SGD的非凸收敛性相关的迷思和传说。

本文研究了随机梯度下降法（SGD）的最终迭代中的ε-稳定点及其密度，恢复了经典的O(1/√T)渐进速率，解决了与SGD的非凸收敛性相关的迷思和传说，并提出了研究方向。

本文介绍了使用本地差分隐私的情境赌博算法，利用随机梯度下降法的估计器和更新机制，在保护用户数据隐私的同时实现个性化学习。通过最小二乘法的评估器和更新机制，证明了算法在强隐私保护条件下具有良好的性能。

本文研究了在平滑拟凸和非凸函数上的随机梯度下降法（SGD）进行延迟更新，并得出了非渐近收敛速度。研究发现，在存在噪声的情况下，延迟的影响在几次迭代后变得微不足道，算法以与标准SGD相同的最优速度收敛。此外，在使用层压梯度进行错误补偿和多个节点上做本地SGD之后通信的情况下，与现有最佳算法相比，得到了更好的结果。这些结果表明SGD对于压缩和/或延迟的随机梯度更新是具有鲁棒性的，对于分布式并行实现特别重要。