「cs.DC」カテゴリーアーカイブ

Communication-Efficient Distributed Deep Learning via Federated Dynamic Averaging

投稿日: 2024年6月3日 作成者: jarxiv

要約 データの量が増え続けることと分散化された性質に加え、最新のモデルのサイズが … 続きを読む →

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WW-FL: Secure and Private Large-Scale Federated Learning

投稿日: 2024年5月31日 作成者: jarxiv

要約 フェデレーション ラーニング (FL) は、クライアント デバイス上にトレ … 続きを読む →

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Hybrid-Parallel: Achieving High Performance and Energy Efficient Distributed Inference on Robots

投稿日: 2024年5月30日 作成者: jarxiv

要約 機械学習技術の急速な進歩により、現実世界のさまざまなロボット タスクにおい … 続きを読む →

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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 →

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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 →

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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 →

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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 →

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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 →

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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 →

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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 →

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