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Publication

Multitask Diffusion Adaptation Over Asynchronous Networks

Ali H. Sayed, Roula Nassif
2016
Article
Résumé

The multitask diffusion LMS is an efficient strategy to simultaneously infer, in a collaborative manner, multiple parameter vectors. Existing works on multitask problems assume that all agents respond to data synchronously. In several applications, agents may not be able to act synchronously because networks can be subject to several sources of uncertainties such as changing topology, random link failures, or agents turning on and off for energy conservation. In this paper, we describe a model for the solution of multitask problems over asynchronous networks and carry out a detailed mean and mean-square error analysis. Results show that sufficiently small step-sizes can still ensure both stability and performance. Simulations and illustrative examples are provided to verify the theoretical findings.

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Proximité ontologique
Statistique
Concepts associés (33)
Erreur quadratique moyenne
En statistiques, l’erreur quadratique moyenne d’un estimateur d’un paramètre de dimension 1 (mean squared error (), en anglais) est une mesure caractérisant la « précision » de cet estimateur. Elle est plus souvent appelée « erreur quadratique » (« moyenne » étant sous-entendu) ; elle est parfois appelée aussi « risque quadratique ».
Racine de l'erreur quadratique moyenne
La racine de l'erreur quadratique moyenne (REQM) ou racine de l'écart quadratique moyen (en anglais, root-mean-square error ou RMSE, et root-mean-square deviation ou RMSD) est une mesure fréquemment utilisée des différences entre les valeurs (valeurs d'échantillon ou de population) prédites par un modèle ou estimateur et les valeurs observées (ou vraies valeurs). La REQM représente la racine carrée du deuxième moment d'échantillonnage des différences entre les valeurs prédites et les valeurs observées.
Agent intelligent
En intelligence artificielle, un agent intelligent (AI) est une entité autonome capable de percevoir son environnement grâce à des capteurs et aussi d'agir sur celui-ci via des effecteurs afin de réaliser des objectifs. Un agent intelligent peut également apprendre ou utiliser des connaissances pour pouvoir réaliser ses objectifs. Ils peuvent être simples ou complexes. Par exemple, un simple système réactif, comme le thermostat est considéré comme étant un agent intelligent.
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