Floden av nätverksanslutna data motiverar utvecklingen av algoritmer för beräknings- och kommunikationseffektiv informationsbehandling. I detta sammanhang införs tre data-adaptiv censur strategier för att avsevärt minska beräkning och kommunikation overhead av decentraliserade rekursiva minst-square lösare. Den första bygger på omväxlande minimering och stokastisk Newton iteration för att minimera en nätverksomfattande kostnad, som kastar observationer med små innovationer. I den resulterande algoritmen utför varje nod lokal dataadaptiv censur för att minska beräkningar samtidigt som den utbyter sin lokala uppskattning med grannar för att ge sitt samtycke till en nätverksomfattande lösning. Kommunikationskostnaden minskas ytterligare av den andra strategin, vilket hindrar en nod från att överföra sin lokala uppskattning till grannarna när den innovation som den framkallar till inkommande data är minimal. I den tredje strategin, inte bara överföra, men också ta emot uppskattningar från grannar är förbjudet när data-adaptiv censur är i kraft. För alla strategier anges ett enkelt kriterium för valet av tröskeln för innovation för att uppnå en föreskriven genomsnittlig uppgiftsminskning. De nya censoring-baserade (C)D-RLS-algoritmerna har visat sig konvergera till det optimala argumentet i medel-root avvikelsebetydelse. Numeriska experiment validerar effektiviteten av de föreslagna algoritmerna för att minska beräkning och kommunikation overhead.
REF utvecklar en decentraliserad algoritm för rekursiva problem med minst kvadrater.
Decentralized RLS With Data-Adaptive Censoring for Regressions Over Large-Scale Networks
{'venue': 'IEEE Transactions on Signal Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Signal Processing', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Psychology']}