「cs.DC」カテゴリーアーカイブ

Federated Learning under Periodic Client Participation and Heterogeneous Data: A New Communication-Efficient Algorithm and Analysis

投稿日: 2024年11月12日 作成者: jarxiv

要約 フェデレーテッド ラーニングでは、クライアントがいつでもトレーニングに参加 … 続きを読む →

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Enhancing Predictive Maintenance in Mining Mobile Machinery through a TinyML-enabled Hierarchical Inference Network

投稿日: 2024年11月12日 作成者: jarxiv

要約 変化する環境で稼働する鉱山機械は、高い摩耗と予測不可能なストレスに直面して … 続きを読む →

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Revisiting Ensembling in One-Shot Federated Learning

投稿日: 2024年11月12日 作成者: jarxiv

要約 フェデレーション ラーニング (FL) は、生データを共有せずに機械学習モ … 続きを読む →

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Programming Distributed Collective Processes in the eXchange Calculus

投稿日: 2024年11月12日 作成者: jarxiv

要約 モノのインターネット (IoT) などの最近のトレンドは、ほぼすべての種類 … 続きを読む →

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IPMN Risk Assessment under Federated Learning Paradigm

投稿日: 2024年11月11日 作成者: jarxiv

要約 タイムリーな介入が必要な高リスク症例を特定するには、管内乳頭粘液性新生物 … 続きを読む →

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Acceleration for Deep Reinforcement Learning using Parallel and Distributed Computing: A Survey

投稿日: 2024年11月11日 作成者: jarxiv

要約 深層強化学習は、ここ数年、人工知能の分野に劇的な進歩をもたらしました。 ロ … 続きを読む →

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SuffixDecoding: A Model-Free Approach to Speeding Up Large Language Model Inference

投稿日: 2024年11月8日 作成者: jarxiv

要約 投機的デコードを通じて大規模言語モデル (LLM) 推論を高速化する新しい … 続きを読む →

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ParaGAN: A Scalable Distributed Training Framework for Generative Adversarial Networks

投稿日: 2024年11月7日 作成者: jarxiv

要約 生成人工知能の最近の進歩により、数多くのアプリケーション、特にリアルな写真 … 続きを読む →

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Fed-EC: Bandwidth-Efficient Clustering-Based Federated Learning For Autonomous Visual Robot Navigation

投稿日: 2024年11月7日 作成者: jarxiv

要約 集中学習ではデータを中央サーバーに集約する必要があるため、データのプライバ … 続きを読む →

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Formal Logic-guided Robust Federated Learning against Poisoning Attacks

投稿日: 2024年11月7日 作成者: jarxiv

要約 Federated Learning (FL) は、分散型の共同学習を可能 … 続きを読む →

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