CONVERGENCE TIME ANALYSIS OF ASYNCHRONOUS DISTRIBUTED ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS

DALLE LUCCA TOSI, Mauro; ELLAMPALLIL VENUGOPAL, Vinu; THEOBALD, Martin

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Communication poster (Colloques, congrès, conférences scientifiques et actes)

CONVERGENCE TIME ANALYSIS OF ASYNCHRONOUS DISTRIBUTED ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS

DALLE LUCCA TOSI, Mauro; ELLAMPALLIL VENUGOPAL, Vinu; THEOBALD, Martin

2022 • 5th Joint International Conference on Data Science Management of Data (9th ACM IKDD CODS and 27th COMAD)

Peer reviewed

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https://hdl.handle.net/10993/54535

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Détails

Centre de recherche :

ULHPC - University of Luxembourg: High Performance Computing

Disciplines :

Sciences informatiques

Auteur, co-auteur :

DALLE LUCCA TOSI, Mauro ; University of Luxembourg > Faculty of Science, Technology and Medicine (FSTM) > Department of Computer Science (DCS)

ELLAMPALLIL VENUGOPAL, Vinu ; University of Luxembourg > Faculty of Science, Technology and Medicine (FSTM) > Department of Computer Science (DCS)

THEOBALD, Martin ; University of Luxembourg > Faculty of Science, Technology and Medicine (FSTM) > Department of Computer Science (DCS)

Co-auteurs externes :

Langue du document :

Anglais

Titre :

CONVERGENCE TIME ANALYSIS OF ASYNCHRONOUS DISTRIBUTED ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS

Date de publication/diffusion :

2022

Nom de la manifestation :

5th Joint International Conference on Data Science Management of Data (9th ACM IKDD CODS and 27th COMAD)

Date de la manifestation :

from 07-01-2022 to 10-01-2022

Manifestation à portée :

International

Peer reviewed :

Peer reviewed

Projet FnR :

FNR12252781 - Data-driven Computational Modelling And Applications, 2017 (01/09/2018-28/02/2025) - Andreas Zilian

Disponible sur ORBilu :

depuis le 06 mars 2023

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