「cs.DC」カテゴリーアーカイブ

LoByITFL: Low Communication Secure and Private Federated Learning

投稿日: 2024年5月30日 作成者: jarxiv

要約 Federated Learning (FL) は、クライアント データの … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CR, cs.DC, cs.IT, cs.LG, math.IT | LoByITFL: Low Communication Secure and Private Federated Learning はコメントを受け付けていません

Mitigating Disparate Impact of Differential Privacy in Federated Learning through Robust Clustering

投稿日: 2024年5月30日 作成者: jarxiv

要約 Federated Learning (FL) は、データをローカライズし … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CR, cs.DC, cs.LG | Mitigating Disparate Impact of Differential Privacy in Federated Learning through Robust Clustering はコメントを受け付けていません

Optimizing Foundation Model Inference on a Many-tiny-core Open-source RISC-V Platform

投稿日: 2024年5月30日 作成者: jarxiv

要約 トランスフォーマーベースの基盤モデルは、さまざまな分野、特に自然言語処理 … 続きを読む →

カテゴリー: C.4, cs.AI, cs.AR, cs.DC | Optimizing Foundation Model Inference on a Many-tiny-core Open-source RISC-V Platform はコメントを受け付けていません

FedSAC: Dynamic Submodel Allocation for Collaborative Fairness in Federated Learning

投稿日: 2024年5月29日 作成者: jarxiv

要約 協調的な公平性は、個々の貢献に基づいて報酬を公平に分配することでクライアン … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.DC, cs.LG | FedSAC: Dynamic Submodel Allocation for Collaborative Fairness in Federated Learning はコメントを受け付けていません

Galaxy: A Resource-Efficient Collaborative Edge AI System for In-situ Transformer Inference

投稿日: 2024年5月28日 作成者: jarxiv

要約 トランスベースのモデルは、スマート ホームの音声アシスタントなど、エッジで … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.DC, cs.LG, cs.NI | Galaxy: A Resource-Efficient Collaborative Edge AI System for In-situ Transformer Inference はコメントを受け付けていません

Recurrent Early Exits for Federated Learning with Heterogeneous Clients

投稿日: 2024年5月28日 作成者: jarxiv

要約 フェデレーテッド ラーニング (FL) により、プライバシーを保護しながら … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CV, cs.DC, cs.LG | Recurrent Early Exits for Federated Learning with Heterogeneous Clients はコメントを受け付けていません

Harnessing Increased Client Participation with Cohort-Parallel Federated Learning

投稿日: 2024年5月27日 作成者: jarxiv

要約 Federated Learning (FL) は、ノードが共同してグロー … 続きを読む →

カテゴリー: cs.DC, cs.LG | Harnessing Increased Client Participation with Cohort-Parallel Federated Learning はコメントを受け付けていません

CAFe: Cost and Age aware Federated Learning

投稿日: 2024年5月27日 作成者: jarxiv

要約 多くのフェデレーテッド ラーニング (FL) モデルでは、トレーニング プ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.DC, cs.IT, cs.LG, math.IT | CAFe: Cost and Age aware Federated Learning はコメントを受け付けていません

Pipeline Parallelism with Controllable Memory

投稿日: 2024年5月27日 作成者: jarxiv

要約 パイプラインの並列処理は広く検討されていますが、既存のスケジュールのほとん … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CL, cs.DC, cs.LG | Pipeline Parallelism with Controllable Memory はコメントを受け付けていません

Recurrent Early Exits for Federated Learning with Heterogeneous Clients

投稿日: 2024年5月24日 作成者: jarxiv

要約 フェデレーテッド ラーニング (FL) により、プライバシーを保護しながら … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CV, cs.DC, cs.LG | Recurrent Early Exits for Federated Learning with Heterogeneous Clients はコメントを受け付けていません