「cs.DC」カテゴリーアーカイブ

Navigating Data Heterogeneity in Federated Learning A Semi-Supervised Approach for Object Detection

投稿日: 2023年10月30日 作成者: jarxiv

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

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CuRobo: Parallelized Collision-Free Minimum-Jerk Robot Motion Generation

投稿日: 2023年10月27日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、マニピュレータの衝突のないモーション生成の問題を、グローバル … 続きを読む →

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Orchestration of Emulator Assisted Mobile Edge Tuning for AI Foundation Models: A Multi-Agent Deep Reinforcement Learning Approach

投稿日: 2023年10月27日 作成者: jarxiv

要約 基礎モデルの効率的な展開と微調整は、現代の人工知能において極めて重要です。 … 続きを読む →

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Convergence of Sign-based Random Reshuffling Algorithms for Nonconvex Optimization

投稿日: 2023年10月25日 作成者: jarxiv

要約 SignSGD は、通信効率が高いため、非凸最適化で人気があります。 しか … 続きを読む →

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Federated Learning of Large Language Models with Parameter-Efficient Prompt Tuning and Adaptive Optimization

投稿日: 2023年10月24日 作成者: jarxiv

要約 フェデレーション ラーニング (FL) は、分散データを使用した協調的なモ … 続きを読む →

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RealFM: A Realistic Mechanism to Incentivize Data Contribution and Device Participation

投稿日: 2023年10月23日 作成者: jarxiv

要約 フェデレーティング ラーニング (FL) へのエッジ デバイスの参加は、通 … 続きを読む →

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The Power of Populations in Decentralized Learning Dynamics

投稿日: 2023年10月20日 作成者: jarxiv

要約 私たちは、ゴシップモデルの $n$ メモリ制約ノードの集団間での分散マルチ … 続きを読む →

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MAD Max Beyond Single-Node: Enabling Large Machine Learning Model Acceleration on Distributed Systems

投稿日: 2023年10月19日 作成者: jarxiv

要約 大規模な機械学習 (ML) モデルのトレーニングとデプロイには時間がかかり … 続きを読む →

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TRANSOM: An Efficient Fault-Tolerant System for Training LLMs

投稿日: 2023年10月19日 作成者: jarxiv

要約 chatGPT に代表される、数千億または数兆のパラメータを持つ大規模言語 … 続きを読む →

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TRANSOM: An Efficient Fault-Tolerant System for Training LLMs

投稿日: 2023年10月18日 作成者: jarxiv

要約 chatGPT に代表される大規模言語モデル (LLM) は、さまざまな分 … 続きを読む →

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