「cs.DC」カテゴリーアーカイブ

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 →

カテゴリー: cs.AI, cs.DC, cs.LG | コメントする

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 →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.DC, cs.LG | SuffixDecoding: A Model-Free Approach to Speeding Up Large Language Model Inference はコメントを受け付けていません

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 →

カテゴリー: cs.AI, cs.DC | ParaGAN: A Scalable Distributed Training Framework for Generative Adversarial Networks はコメントを受け付けていません

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 →

カテゴリー: cs.AI, cs.CV, cs.DC, cs.RO | Fed-EC: Bandwidth-Efficient Clustering-Based Federated Learning For Autonomous Visual Robot Navigation はコメントを受け付けていません

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 →

カテゴリー: cs.AI, cs.CR, cs.DC, cs.LO | Formal Logic-guided Robust Federated Learning against Poisoning Attacks はコメントを受け付けていません

Privacy Risks of Speculative Decoding in Large Language Models

投稿日: 2024年11月6日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル (LLM) での投機的デコードは、複数のトークンを投機的 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.CR, cs.DC, cs.LG | Privacy Risks of Speculative Decoding in Large Language Models はコメントを受け付けていません

Formal Logic-guided Robust Federated Learning against Poisoning Attacks

投稿日: 2024年11月6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 →

カテゴリー: cs.AI, cs.CR, cs.DC, cs.LO | Formal Logic-guided Robust Federated Learning against Poisoning Attacks はコメントを受け付けていません

Confidential Computing on NVIDIA Hopper GPUs: A Performance Benchmark Study

投稿日: 2024年11月6日 作成者: jarxiv

要約 このレポートでは、大規模言語モデル (LLM) 推論タスクに対して NVI … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.DC, cs.PF | Confidential Computing on NVIDIA Hopper GPUs: A Performance Benchmark Study はコメントを受け付けていません

Heterogeneity-Aware Cooperative Federated Edge Learning with Adaptive Computation and Communication Compression

投稿日: 2024年11月5日 作成者: jarxiv

要約 クラウドベースのフェデレーテッド ラーニング (FL) の欠点を動機として … 続きを読む →

カテゴリー: cs.DC, cs.LG | Heterogeneity-Aware Cooperative Federated Edge Learning with Adaptive Computation and Communication Compression はコメントを受け付けていません

LayerDAG: A Layerwise Autoregressive Diffusion Model for Directed Acyclic Graph Generation

投稿日: 2024年11月5日 作成者: jarxiv

要約 有向非巡回グラフ (DAG) は、コンピューティング システムのハードウェ … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AR, cs.DC, cs.LG | LayerDAG: A Layerwise Autoregressive Diffusion Model for Directed Acyclic Graph Generation はコメントを受け付けていません