cs.DC」カテゴリーアーカイブ

FedGAT: A Privacy-Preserving Federated Approximation Algorithm for Graph Attention Networks

要約 フェデレーテッド トレーニング手法は、ソーシャル メディア サイトの友人関 … 続きを読む

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TurboSVM-FL: Boosting Federated Learning through SVM Aggregation for Lazy Clients

要約 フェデレーテッド ラーニングは、近年大きな勢いを増している分散型協調機械学 … 続きを読む

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HPC-Coder-V2: Studying Code LLMs Across Low-Resource Parallel Languages

要約 大規模言語モデル (LLM) ベースのコーディング ツールは、ソフトウェア … 続きを読む

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Fair Decentralized Learning

要約 分散学習 (DL) は、生データを共有せずにノードが共同して機械学習モデル … 続きを読む

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Adversarial Robustness of Bottleneck Injected Deep Neural Networks for Task-Oriented Communication

要約 この論文では、タスク指向通信システムの情報ボトルネック (IB) 目標を使 … 続きを読む

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Envisioning National Resources for Artificial Intelligence Research: NSF Workshop Report

要約 これは、2024 年 5 月にバージニア州アレクサンドリアで開催された「人 … 続きを読む

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Protecting Confidentiality, Privacy and Integrity in Collaborative Learning

要約 効果的な機械学習 (ML) トレーニングを促進するには、データセット所有者 … 続きを読む

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Spatial-Temporal Federated Learning for Lifelong Person Re-identification on Distributed Edges

要約 データのドリフトは、個人再識別 (ReID) モデルを実世界のデバイスに展 … 続きを読む

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Federated Learning for Traffic Flow Prediction with Synthetic Data Augmentation

要約 深層学習ベースの交通予測モデルでは、埋め込まれた空間的および時間的依存関係 … 続きを読む

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SpaFL: Communication-Efficient Federated Learning with Sparse Models and Low computational Overhead

要約 フェデレーテッド ラーニング (FL) の通信と計算のオーバーヘッドが大き … 続きを読む

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