「cs.DC」カテゴリーアーカイブ

FIKIT: Priority-Based Real-time GPU Multi-tasking Scheduling with Kernel Identification

投稿日: 2023年11月27日 作成者: jarxiv

要約 機械学習トレーニング、推論、一般的な HPC タスクなどの高度に並列化され … 続きを読む →

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ARIA: On the interaction between Architectures, Aggregation methods and Initializations in federated visual classification

投稿日: 2023年11月27日 作成者: jarxiv

要約 Federated Learning (FL) は、機密データの交換を排除 … 続きを読む →

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A Survey of Serverless Machine Learning Model Inference

投稿日: 2023年11月23日 作成者: jarxiv

要約 生成 AI、コンピューター ビジョン、自然言語処理の最近の発展により、さま … 続きを読む →

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FedSN: A General Federated Learning Framework over LEO Satellite Networks

投稿日: 2023年11月23日 作成者: jarxiv

要約 最近、SpaceX などの民間企業によって、多数の低地球軌道 (LEO) … 続きを読む →

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Uncertainty Estimation in Multi-Agent Distributed Learning

投稿日: 2023年11月23日 作成者: jarxiv

要約 従来、IoT エッジ デバイスは主に、自律動作のための機能が限られた低電力 … 続きを読む →

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Confidant: Customizing Transformer-based LLMs via Collaborative Edge Training

投稿日: 2023年11月23日 作成者: jarxiv

要約 Transformer ベースの大規模言語モデル (LLM) は、さまざま … 続きを読む →

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Zero redundancy distributed learning with differential privacy

投稿日: 2023年11月21日 作成者: jarxiv

要約 大規模モデルを使用したディープラーニングは、幅広い領域で大きな成功を収めて … 続きを読む →

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Designing Reconfigurable Intelligent Systems with Markov Blankets

投稿日: 2023年11月20日 作成者: jarxiv

要約 Compute Continuum (CC) システムは、計算層に分散され … 続きを読む →

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Active Inference on the Edge: A Design Study

投稿日: 2023年11月20日 作成者: jarxiv

要約 機械学習 (ML) は、デバイス間のタスク分散を最適化するなど、分散コンピ … 続きを読む →

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Contribution Evaluation in Federated Learning: Examining Current Approaches

投稿日: 2023年11月17日 作成者: jarxiv

要約 Federated Learning (FL) では、データのプライバシー … 続きを読む →

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