基于网络的分布式学习模式 被引量：16

1

作者 张银 曾锐 《开放教育研究》 2002年第2期38-40,共3页

网络引入教育 ,带来了技术的革新 ,也带来了新的思想。分布式学习就是在这样的环境下被提出并受到关注的。本文提出 :网络环境下的分布式学习带来的是学习方式的变革 ,更是学习观念的更新。作为一种新的学习模式 ,它让学习无论是内容 ,... 网络引入教育 ,带来了技术的革新 ,也带来了新的思想。分布式学习就是在这样的环境下被提出并受到关注的。本文提出 :网络环境下的分布式学习带来的是学习方式的变革 ,更是学习观念的更新。作为一种新的学习模式 ,它让学习无论是内容 ,还是形式都能在时空中得到拓展、延伸 。 展开更多

关键词 分布式学习 学习模式 网络环境 虚拟教室 网络教学

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分布式学习:过程与传统教育的殊途同归 被引量：11

2

作者 魏志慧 陈丽 《开放教育研究》 2003年第3期21-24,共4页

信息技术推动着远程教育和传统教育的发展,以致二者界限模糊,无法准确界定它们的实践范畴。本文从“分布式学习”入手,试图解释两种实践中的共性变化,以揭示目前信息技术应用带来的最本质变化和教育改革的方向。文章探讨了分布式学习的... 信息技术推动着远程教育和传统教育的发展,以致二者界限模糊,无法准确界定它们的实践范畴。本文从“分布式学习”入手,试图解释两种实践中的共性变化,以揭示目前信息技术应用带来的最本质变化和教育改革的方向。文章探讨了分布式学习的含义,及其与两种教育的关系,并利用活动理论诠释分布式学习。 展开更多

关键词 分布式学习 传统教育 远程教育 信息技术 建构主义 教学模式 教育理念

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简论分布式学习 被引量：8

3

作者 李玉斌 姜巍 姚巧红 《现代教育技术》 CSSCI 2007年第1期52-54,14,共4页

随着ICT的迅速发展、教育教学应用,以及人们对社会建构主义、分布认知等学习理论认识的不断深化,一种新的教学模式——分布式学习逐渐纳入远程教育学者的研究视野。本文系统地对分布式学习的内涵、构成要素以及与远程教育的区别等一系... 随着ICT的迅速发展、教育教学应用,以及人们对社会建构主义、分布认知等学习理论认识的不断深化,一种新的教学模式——分布式学习逐渐纳入远程教育学者的研究视野。本文系统地对分布式学习的内涵、构成要素以及与远程教育的区别等一系列问题进行了深入的分析和讨论,并指出:从表面上看,远程教育与分布式学习都允许学习者在相互分散的物理位置上进行学习,似乎是一个概念的两种表述,实际上二者之间是有区别的,并不能相互代替。 展开更多

关键词 分布式学习 远程教育

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基于轻量化分布式学习的自动调制分类方法 被引量：2

4

作者 杨洁 董标 +2 位作者 付雪 王禹 桂冠 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第7期134-142,共9页

为了解决集中式学习存在的问题,提出了一种基于轻量化网络的分布式学习方法。分布式学习利用边缘设备进行本地训练和模型权重共享的方法训练同一个全局模型,既充分利用了各边缘设备的训练数据,又避免了边缘设备数据泄露。轻量化网络是... 为了解决集中式学习存在的问题,提出了一种基于轻量化网络的分布式学习方法。分布式学习利用边缘设备进行本地训练和模型权重共享的方法训练同一个全局模型,既充分利用了各边缘设备的训练数据,又避免了边缘设备数据泄露。轻量化网络是一种由多个轻量化神经网络块堆叠而成的深度学习模型,相较于传统的深度学习模型,轻量化网络以较低的空间复杂度和时间复杂度实现较高的调制分类性能,有效地解决了分布式学习在实际部署中存在的边缘设备算力不足、存储空间有限及通信开销较高的问题。实验结果表明,基于分布式学习的自动调制信号分类技术在RadioML.2016.10A数据集的分类准确率为62.41%,相比于集中式学习,分类准确率仅降低了0.68%,训练效率提高了近5倍。实验结果也证明了在分布式学习下,部署轻量化网络可以有效降低通信开销。 展开更多

关键词 自动调制分类 分布式学习 轻量化网络 深度学习

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分布式学习理论浅谈 被引量：10

5

作者 刘冬雪 《现代教育技术》 2004年第1期32-33,40,共3页

分布式学习是未来学习的发展趋势。该文在对分布式学习的定义进行评述的基础上,提出了分布式学习模式的结构与分布式学习的特征,论述了分布式学习与远程教育及传统教育的关系,最后对分布式学习与网络的关系进行了探讨。

关键词 分布式学习 学习理论 远程教育 传统教育 特征

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析分布式学习中教与学的角色变化 被引量：1

6

作者 方振政 《继续教育研究》 北大核心 2009年第2期163-164,共2页

分布式学习作为一种未来学习可能的发展趋势,在社会日益信息化的今天必将逐步进入人们的主流视野。文章阐述了分布式学习中的教与学的角色变化以及两者的发挥,以期为深刻理解探究分布式学习提供帮助。

关键词 分布式学习 角色变化 远程教育

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开放灵活的分布式学习环境 被引量：3

7

作者 张建伟(译) 《现代教育技术》 2003年第4期11-17,共7页

为了帮助设计者创建开放、灵活的分布式E-Learning环境,该文提出了一个E-Learning框架模型,从八个维度列出了E-Learning设计中需要考虑的关键问题:机构,教学,技术,界面设计,评价,管理,资源支持,伦理。

关键词 分布式学习 E-LEARNING 学习环境 网络教育 教学设计 教学模式 课程设讨

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信息时代微课下的分布式学习共同体构建研究——以《日语听力1》为例 被引量：1

8

作者 杨维波 《通讯世界》 2016年第6期264-265,共2页

"分布式学习共同体"旨在资源配置、学习方式和学习经验上采用分享、协商的方式更好地实现知识的社会性构建的一种模式。依托现代网络信息技术的微课具有灵活、自主、可重复、可分享等特点。将微课与"分布式学习共同体&qu... "分布式学习共同体"旨在资源配置、学习方式和学习经验上采用分享、协商的方式更好地实现知识的社会性构建的一种模式。依托现代网络信息技术的微课具有灵活、自主、可重复、可分享等特点。将微课与"分布式学习共同体"有效结合,以期提高学习效率。 展开更多

关键词 微课 分布式学习共同体

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基于分布式学习理论的大学英语口语学习模式探索 被引量：1

9

作者 周俊敏 《英语广场（学术研究）》 2020年第21期21-23,共3页

分布式学习理论强调学习者在学习过程中的中心地位,以及学习场景的广泛性。这种指导思想对变革传统大学英语口语教学方法提供了很好的思路,即高校应当重视学生在学习过程中的主导作用,应当丰富教学场景和教学手段,以及完善教学目标和考... 分布式学习理论强调学习者在学习过程中的中心地位,以及学习场景的广泛性。这种指导思想对变革传统大学英语口语教学方法提供了很好的思路,即高校应当重视学生在学习过程中的主导作用,应当丰富教学场景和教学手段,以及完善教学目标和考核标准。 展开更多

关键词 分布式学习理论 口语学习 学习场景

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面向智能通信和计算的移动边缘分布式学习:现状、挑战与方法 被引量：3

10

作者 谢雨良 田雨晴 张朝阳 《移动通信》 2023年第6期48-55,共8页

分布式机器学习被视为发展下一代智能通信网的基石。然而,在无线网络上部署分布式学习面临若干挑战,包括不确定的无线环境、有限的通信资源等。如何在无线边缘网络上高效地部署分布式学习成为研究热点。将调研论述无线人工智能在分布式... 分布式机器学习被视为发展下一代智能通信网的基石。然而,在无线网络上部署分布式学习面临若干挑战,包括不确定的无线环境、有限的通信资源等。如何在无线边缘网络上高效地部署分布式学习成为研究热点。将调研论述无线人工智能在分布式架构中的国内外研究现状及挑战,重点介绍几种新兴的分布式学习范式,包括联邦学习、分布式推理和多智能体强化学习。最后从全局的角度,描述了移动分布式学习减少通信代价的研究现状和未来发展。 展开更多

关键词 分布式机器学习 无线边缘计算 联邦学习 分布式推理 多智能体强化学习 通信效率

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分布式机器学习网络通信优化技术 被引量：3

11

作者 张汉钢 邓鑫源 +3 位作者 宋晔 薛旭伟 郭秉礼 黄善国 《邮电设计技术》 2024年第2期27-30,共4页

Ring all-reduce算法被广泛应用在分布式机器学习之中,其同步过程会受到慢节点的影响进而降低整个系统的效率。对Ring all-reduce中的Reduce_Scatter和Allgather 2个阶段进行分析,针对Reduce_Scatter数据汇总过程提出优化策略,其主要思... Ring all-reduce算法被广泛应用在分布式机器学习之中,其同步过程会受到慢节点的影响进而降低整个系统的效率。对Ring all-reduce中的Reduce_Scatter和Allgather 2个阶段进行分析,针对Reduce_Scatter数据汇总过程提出优化策略,其主要思想是将慢节点多出的计算时间与通信时间进行重叠。使用OMNet++对Ring all-reduce和优化策略进行对比仿真,仿真结果与理论分析相一致,该策略相比Ring all-reduce算法最高能缩短25.3%的训练时间。 展开更多

关键词 Ring all-reduce算法 分布式机器学习 Ring all-reduce优化策略

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基于分布式联邦学习的毫米波通信系统波束配置方法

12

作者 薛青 来东 +1 位作者 徐勇军 闫莉 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期138-145,共8页

针对超密集组网中毫米波通信系统复杂的波束配置问题,该文提出一种基于分布式联邦学习(DFL)的波束配置算法(BMDFL),旨在利用有限的波束资源实现用户覆盖率最大化。考虑到传统集中式学习存在用户数据安全问题,基于分布式联邦学习框架构... 针对超密集组网中毫米波通信系统复杂的波束配置问题,该文提出一种基于分布式联邦学习(DFL)的波束配置算法(BMDFL),旨在利用有限的波束资源实现用户覆盖率最大化。考虑到传统集中式学习存在用户数据安全问题,基于分布式联邦学习框架构建系统模型,从而减少用户隐私信息的泄露。为了实现波束的智能化配置,引入双深度Q学习算法(DDQN)训练系统模型,并通过马尔可夫决策过程将长期的动态优化问题转化为相应的数学模型进行求解。仿真结果从系统的网络吞吐量和用户覆盖率方面验证了该方法的有效性和鲁棒性。 展开更多

关键词 毫米波通信 波束配置 超密集组网 分布式联邦学习 强化学习

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分布式机器学习在RIS辅助的无线信道估计中的应用

13

作者 陈静 邓炳光 冀涵颖 《电讯技术》 北大核心 2024年第4期520-527,共8页

无线信道估计是部署可重构智能超表面(Reconfigurable Intelligent Surface,RIS)辅助通信系统的关键与前提,然而下行链路传输环境下信道估计困难且导频开销大是对智能超表面辅助通信的重大挑战。针对以上问题,提出了一种基于分布式机器... 无线信道估计是部署可重构智能超表面(Reconfigurable Intelligent Surface,RIS)辅助通信系统的关键与前提,然而下行链路传输环境下信道估计困难且导频开销大是对智能超表面辅助通信的重大挑战。针对以上问题,提出了一种基于分布式机器学习(Distributed Machine Learning,DML)训练模型的区域交集切换方案。首先,建立了一个多用户共享的下行信道估计神经网络,通过DML技术协同用户与基站训练网络模型。其次,搭建分层次神经网络结构对用户区域信道进行分类和特征提取。最后,针对用户处于相邻信道交集位置问题采用特征区域模型融合。仿真结果表明,基于区域交集的DML模型方案能在减少信道训练导频开销的同时最大化信道估计的精准性能。 展开更多

关键词 可重构智能超表面(RIS) 信道估计 分布式机器学习(DML)

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基于分布式机器学习的弹性光网络资源均衡分配研究

14

作者 甘朝松 单桂娟 徐洪敏 《激光杂志》 CAS 北大核心 2024年第11期139-144,共6页

弹性光网络中存在的多条纤芯具有传输信息的功能,但纤芯之间的距离较小,容易出现串扰现象,增加了弹性光网络的误码率。为提高弹性光网络的服务质量并有效地对网络资源进行均衡分配,提出基于分布式机器学习的弹性光网络资源均衡分配方法... 弹性光网络中存在的多条纤芯具有传输信息的功能,但纤芯之间的距离较小,容易出现串扰现象,增加了弹性光网络的误码率。为提高弹性光网络的服务质量并有效地对网络资源进行均衡分配,提出基于分布式机器学习的弹性光网络资源均衡分配方法。将最小化最大占用频隙号作为优化目标,建立串扰优化模型,并引入分布式机器学习中的双鱼算法对模型进行求解,以此提高纤芯传输质量。采用频谱切片的资源分配方法对弹性光网络资源展开分配,计算链路在网络中的资源碎片率,并根据计算结果为业务分配频谱-时间资源窗口,完成资源均衡分配。实验结果表明,所提方法的资源利用率最高时达到了94%,阻塞率最高仅为2.97%,单位比特能耗最高仅为10 nJ/bit,具有实用性。 展开更多

关键词 分布式机器学习 弹性光网络 串扰优化 双鱼算法 资源分配

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分布式深度学习框架下主动式网络安全性能感知系统设计

15

作者 许辰宏 于刘 《电子设计工程》 2024年第14期169-173,共5页

主动式网络在数据传输过程中容易受到黑客的攻击,威胁网络整体安全性能,为此,在分布式深度学习框架下设计主动式网络安全性能感知系统。基于分布式理论加速训练深度学习算法获取最佳参数集合,应用训练好的深度学习算法——卷积自动编码... 主动式网络在数据传输过程中容易受到黑客的攻击,威胁网络整体安全性能,为此,在分布式深度学习框架下设计主动式网络安全性能感知系统。基于分布式理论加速训练深度学习算法获取最佳参数集合,应用训练好的深度学习算法——卷积自动编码器提取安全性能感知数据的重要特征,以此为基础,分析影响网络安全性能的关键因素。选取感知指标,并应用模糊层次分析法计算其权重数值。构建网络安全性能感知模型,制定网络安全性能等级判定规则,即可确定网络安全性能感知结果。实验数据显示,设计系统应用后主动式网络安全性能感知误差最小值为0.4%,保障了主动式网络安全运行。 展开更多

关键词 网络安全性能 主动式网络 感知系统 分布式深度学习框架 性能评估

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一种抗分布式机器学习恶意节点的区块链方案 被引量：5

16

作者 刘远振 杨颜博 +2 位作者 张嘉伟 李宝山 马建峰 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第2期178-187,共10页

现有的分布式学习方案大多通过在协议中添加惩戒机制来解决恶意节点问题。此类方法基于两个假设:一是参与方为自身利益最大化而放弃恶意行为的假设,在事件发生后才可以对计算结果进行验证,不适用于一些需要即时验证的场景;二是基于可信... 现有的分布式学习方案大多通过在协议中添加惩戒机制来解决恶意节点问题。此类方法基于两个假设:一是参与方为自身利益最大化而放弃恶意行为的假设,在事件发生后才可以对计算结果进行验证,不适用于一些需要即时验证的场景;二是基于可信第三方的假设,然而在实际中第三方的可信度却无法完全保证。利用区块链的信任机制,针对该问题提出一种基于区块链的抗恶意节点方案——将机器学习中模型训练的全过程通过智能合约实现,以确保机器学习过程不被恶意节点破坏。本方案以基于安全多方计算的分布式机器学习模型为研究模型,利用区块链的智能合约来实现数据的共享、验证和训练过程,所有参与方均只能按照指定的协议执行,将所有参与方转换为半诚实参与方;同时,为解决区块链公开透明特性带来的隐私问题,利用环签名隐藏参与方的数据地址,保护参与方的身份。与传统基于安全多方计算的分布式机器学习模型进行比较,表明本方案在抵抗恶意节点方面具有较强的优越性。 展开更多

关键词 区块链 智能合约 分布式学习 恶意节点 安全多方计算 环签名

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基于分布式Q学习的区域交通协调控制的研究 被引量：8

17

作者 张辉 杨玉珍 +1 位作者 李振龙 陈阳舟 《武汉理工大学学报（交通科学与工程版）》 2007年第6期1121-1124,共4页

介绍了强化学习和分布式Q学习的基本思想,并将分布式Q学习应用到区域交通协调控制中,通过对其进行研究和分析,提出一种适合于区域交通协调控制的奖惩函数和权值函数.在微观交通仿真软件Paramics上对控制算法进行仿真实验,实验结果说明... 介绍了强化学习和分布式Q学习的基本思想,并将分布式Q学习应用到区域交通协调控制中,通过对其进行研究和分析,提出一种适合于区域交通协调控制的奖惩函数和权值函数.在微观交通仿真软件Paramics上对控制算法进行仿真实验,实验结果说明基于分布式Q学习的区域交通协调控制算法的效果优于传统的定时控制,从而也验证了奖惩函数以及权值函数的有效性. 展开更多

关键词 分布式Q学习 奖惩函数 权值函数 协调控制

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基于SLOODLE平台的分布式虚拟学习系统的教育应用初探 被引量：5

18

作者 张国民 《现代教育技术》 CSSCI 2010年第6期79-82,共4页

把具有分布式虚拟学习环境特性的Secondlife与拥有灵活课程活动配置功能的MOODLE进行整合,将为在网络教学中的学习者增强感知性和交互性,创建情境式教学环境,实现个性化学习等方面发挥重要作用。文章简要介绍了SLOODLE这一有效整合上述... 把具有分布式虚拟学习环境特性的Secondlife与拥有灵活课程活动配置功能的MOODLE进行整合,将为在网络教学中的学习者增强感知性和交互性,创建情境式教学环境,实现个性化学习等方面发挥重要作用。文章简要介绍了SLOODLE这一有效整合上述两大平台的三维分布式虚拟学习系统,剖析了系统的组成结构及主要教育功能模块,最后分析了它所具备的教育价值。 展开更多

关键词 网络教育 学习管理系统 分布式虚拟学习环境 MOODLE 第二人生

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分布式强化学习算法在异常财务数据分析中的应用 被引量：3

19

作者 董亚晓 杨寒冰 樊浩 《电子设计工程》 2021年第13期146-150,共5页

针对现代财务数据分析智能化的需求,文中对分布式强化学习理论进行了研究,构建了智能化的财务数据预警模型。该模型基于中央强化学习体系结构,使用多个执行模块增强单智能体强化学习算法的运算与泛化能力;在强化学习算法的选择上,引入... 针对现代财务数据分析智能化的需求,文中对分布式强化学习理论进行了研究,构建了智能化的财务数据预警模型。该模型基于中央强化学习体系结构,使用多个执行模块增强单智能体强化学习算法的运算与泛化能力;在强化学习算法的选择上,引入了瞬时差分算法。该算法可以在学习中同步之前迭代状态的经验,且不依赖于最终的预测值,大幅度节约了存储开销;在财务数据分析指标体系的建立上,文中综合考虑了企业的运营、发展、偿债等多个方面的能力,保证了指标体系的完整性与合理性。为了评估算法的性能,文中以真实的财务数据作为样本,使用BP神经网络进行对比实验。测试结果表明,该模型的识别正确率在各个实验场景下均优于BP神经网络,其中实验三的识别正确率提升了4.6%。 展开更多

关键词 强化学习 分布式学习 神经网络 财务数据 智能分析

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Cloudless-Training:基于serverless的高效跨地域分布式ML训练框架

20

作者 谭文婷 吕存驰 +1 位作者 史骁 赵晓芳 《高技术通讯》 CAS 北大核心 2024年第3期219-232,共14页

跨地域分布式机器学习(ML)训练能够联合多区域的云资源协作训练,可满足许多新兴ML场景(比如大型模型训练、联邦学习)的训练需求。但其训练效率仍受2方面挑战的制约。首先,多区域云资源缺乏有效的弹性调度,这会影响训练的资源利用率和性... 跨地域分布式机器学习(ML)训练能够联合多区域的云资源协作训练,可满足许多新兴ML场景(比如大型模型训练、联邦学习)的训练需求。但其训练效率仍受2方面挑战的制约。首先,多区域云资源缺乏有效的弹性调度,这会影响训练的资源利用率和性能;其次,模型跨地域同步需要在广域网(WAN)上高频通信,受WAN的低带宽和高波动的影响,会产生巨大通信开销。本文提出Cloudless-Training,从3个方面实现高效的跨地域分布式ML训练。首先,它基于serverless计算模式实现,使用控制层和训练执行层的2层架构,支持多云区域的弹性调度和通信。其次,它提供一种弹性调度策略,根据可用云资源的异构性和训练数据集的分布自适应地部署训练工作流。最后,它提供了2种高效的跨云同步策略,包括基于梯度累积的异步随机梯度下降(ASGD-GA)和跨云参数服务器(PS)间的模型平均(MA)。Cloudless-Training是基于OpenFaaS实现的,并被部署在腾讯云上评估,实验结果表明Cloudless-Training可显著地提高跨地域分布式ML训练的资源利用率(训练成本降低了9.2%~24.0%)和同步效率(训练速度最多比基线快1.7倍),并能保证模型的收敛精度。 展开更多

关键词 跨地域分布式机器学习(ML)训练 跨云ML训练 分布式训练框架 serverless 跨云模型同步

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