cs.DC」カテゴリーアーカイブ

Boosting Federated Learning with FedEntOpt: Mitigating Label Skew by Entropy-Based Client Selection

要約 ディープラーニングは、自然言語加工、コンピュータービジョンなど、さまざまな … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.DC, cs.LG | Boosting Federated Learning with FedEntOpt: Mitigating Label Skew by Entropy-Based Client Selection はコメントを受け付けていません

Real-Time Video Generation with Pyramid Attention Broadcast

要約 DITベースのビデオ生成のためのリアルタイムで高品質でトレーニングなしのア … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV, cs.DC | Real-Time Video Generation with Pyramid Attention Broadcast はコメントを受け付けていません

Ringmaster ASGD: The First Asynchronous SGD with Optimal Time Complexity

要約 非同期確率的勾配降下(非同期SGD)は、分散型機械学習における学習を並列化 … 続きを読む

カテゴリー: cs.DC, cs.LG, math.OC, stat.ML | Ringmaster ASGD: The First Asynchronous SGD with Optimal Time Complexity はコメントを受け付けていません

Measuring Heterogeneity in Machine Learning with Distributed Energy Distance

要約 分散型およびフェデレート学習では、データソース全体の不均一性は、効果的なモ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.DC, cs.LG, stat.ML | Measuring Heterogeneity in Machine Learning with Distributed Energy Distance はコメントを受け付けていません

Liger Kernel: Efficient Triton Kernels for LLM Training

要約 大規模な大規模な言語モデル(LLM)を大規模に効率的にトレーニングすること … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.DC, cs.LG | Liger Kernel: Efficient Triton Kernels for LLM Training はコメントを受け付けていません

Adaptive Rank Allocation for Federated Parameter-Efficient Fine-Tuning of Language Models

要約 事前に訓練された言語モデル(PLMS)は、最新の自然言語処理(NLP)にお … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.DC, cs.LG, cs.NI | Adaptive Rank Allocation for Federated Parameter-Efficient Fine-Tuning of Language Models はコメントを受け付けていません

Modyn: Data-Centric Machine Learning Pipeline Orchestration

要約 実際の機械学習(ML)パイプラインでは、データセットが継続的に成長していま … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.DB, cs.DC, cs.LG, stat.ML | Modyn: Data-Centric Machine Learning Pipeline Orchestration はコメントを受け付けていません

Whisper D-SGD: Correlated Noise Across Agents for Differentially Private Decentralized Learning

要約 分散学習により、分散エージェントはローカル計算とピアツーピア通信を通じて共 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CR, cs.DC, cs.LG | Whisper D-SGD: Correlated Noise Across Agents for Differentially Private Decentralized Learning はコメントを受け付けていません

Federated Domain Generalization with Data-free On-server Gradient Matching

要約 ドメイン一般化(DG)は、複数の既知のソースドメインから、未知のターゲット … 続きを読む

カテゴリー: 68Q32, cs.AI, cs.DC, cs.LG, cs.MA, I.2.11 | Federated Domain Generalization with Data-free On-server Gradient Matching はコメントを受け付けていません

Ordered Momentum for Asynchronous SGD

要約 分散学習は、大規模なディープ モデルをトレーニングするために不可欠です。 … 続きを読む

カテゴリー: cs.DC, cs.LG | Ordered Momentum for Asynchronous SGD はコメントを受け付けていません