「cs.DC」カテゴリーアーカイブ

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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CAFe: Cost and Age aware Federated Learning

投稿日: 2024年5月27日 作成者: jarxiv

要約 多くのフェデレーテッド ラーニング (FL) モデルでは、トレーニング プ … 続きを読む →

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Pipeline Parallelism with Controllable Memory

投稿日: 2024年5月27日 作成者: jarxiv

要約 パイプラインの並列処理は広く検討されていますが、既存のスケジュールのほとん … 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24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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AdaptSFL: Adaptive Split Federated Learning in Resource-constrained Edge Networks

投稿日: 2024年5月24日 作成者: jarxiv

要約 ディープ ニューラル ネットワークの複雑さの増大により、リソースが限られた … 続きを読む →

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Decentralized Federated Learning Over Imperfect Communication Channels

投稿日: 2024年5月22日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、不完全な通信チャネルが分散型フェデレーテッド ラーニング ( … 続きを読む →

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AdaptSFL: Adaptive Split Federated Learning in Resource-constrained Edge Networks

投稿日: 2024年5月22日 作成者: jarxiv

要約 ディープ ニューラル ネットワークの複雑さの増大により、リソースが限られた … 続きを読む →

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Energy-Efficient Federated Edge Learning with Streaming Data: A Lyapunov Optimization Approach

投稿日: 2024年5月21日 作成者: jarxiv

要約 フェデレーション ラーニング (FL) は、ユーザーの機密データを開示する … 続きを読む →

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Parallelization of the K-Means Algorithm with Applications to Big Data Clustering

投稿日: 2024年5月21日 作成者: jarxiv

要約 LLoyd のアルゴリズムを使用した K-Means クラスタリングは、指 … 続きを読む →

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