Convergence Analysis of Continuous-Time Distributed Stochastic Gradient Algorithms
यह शोध पत्र मल्टी-एजेंट सिस्टम के लिए एक निरंतर-समय वितरित स्टोकेस्टिक ग्रेडिएंट एल्गोरिदम का प्रस्ताव करता है ताकि स्थानीय स्टोकेस्टिक ग्रेडिएंट्स और समय-परिवर्तनीय निर्देशित संचार का उपयोग करके उत्तल फलनों (convex functions) के योग को सहकार्यात्मक रूप से न्यूनतम किया जा सके, और लाइपुनोव थ्योरी एवं इटो कैलकुलस के माध्यम से यह सिद्ध करता है कि एजेंट अपेक्षा में (in expectation) एक सामान्य मिनीमाइज़र तक पहुँचते हैं।