Publication

On distributed online classification in the midst of concept drifts

Ali H. Sayed
2013
Article
Résumé

In this work, we analyze the generalization ability of distributed online learning algorithms under stationary and non-stationary environments. We derive bounds for the excess-risk attained by each node in a connected network of learners and study the performance advantage that diffusion has over individual non-cooperative processing. We conduct extensive simulations to illustrate the results.

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