「cs.DC」カテゴリーアーカイブ

When Foundation Model Meets Federated Learning: Motivations, Challenges, and Future Directions

投稿日: 2024年1月2日 作成者: jarxiv

要約 Foundation Model (FM) と Federated Lea … 続きを読む →

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Byzantines can also Learn from History: Fall of Centered Clipping in Federated Learning

投稿日: 2024年1月2日 作成者: jarxiv

要約 フェデレーテッド ラーニング (FL) フレームワークは、幅広い共同学習タ … 続きを読む →

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Securing NextG Systems against Poisoning Attacks on Federated Learning: A Game-Theoretic Solution

投稿日: 2023年12月29日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、フェデレーテッド ラーニング (FL) システムにおけるポイ … 続きを読む →

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Fast Inference of Mixture-of-Experts Language Models with Offloading

投稿日: 2023年12月29日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル (LLM) の普及に伴い、多くの深層学習実践者は、これら … 続きを読む →

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Fed-CO2: Cooperation of Online and Offline Models for Severe Data Heterogeneity in Federated Learning

投稿日: 2023年12月27日 作成者: jarxiv

要約 Federated Learning (FL) は、複数のクライアントがプ … 続きを読む →

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Can Machines Learn Robustly, Privately, and Efficiently?

投稿日: 2023年12月25日 作成者: jarxiv

要約 機械学習 (ML) アプリケーションの成功は、膨大なデータセットと分散アー … 続きを読む →

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Pub/Sub Message Brokers for GenAI

投稿日: 2023年12月25日 作成者: jarxiv

要約 今日のデジタル世界では、大規模言語モデル (LLM) などの生成人工知能 … 続きを読む →

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Sparse Training for Federated Learning with Regularized Error Correction

投稿日: 2023年12月22日 作成者: jarxiv

要約 Federated Learning (FL) は、ディープ ニューラル … 続きを読む →

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Fed-CO$_{2}$: Cooperation of Online and Offline Models for Severe Data Heterogeneity in Federated Learning

投稿日: 2023年12月22日 作成者: jarxiv

要約 Federated Learning (FL) は、複数のクライアントがプ … 続きを読む →

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FedECA: A Federated External Control Arm Method for Causal Inference with Time-To-Event Data in Distributed Settings

投稿日: 2023年12月21日 作成者: jarxiv

要約 外部対照群 (ECA) は、実験薬の初期臨床開発に情報を提供し、非ランダム … 続きを読む →

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