「cs.DC」カテゴリーアーカイブ

Scaling Data Science Solutions with Semantics and Machine Learning: Bosch Case

投稿日: 2023年8月3日 作成者: jarxiv

要約 インダストリー 4.0 とモノのインターネット (IoT) テクノロジーに … 続きを読む →

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FedGH: Heterogeneous Federated Learning with Generalized Global Header

投稿日: 2023年8月2日 作成者: jarxiv

要約 フェデレーテッド ラーニング (FL) は、複数の関係者がプライバシーを保 … 続きを読む →

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Sequential and Shared-Memory Parallel Algorithms for Partitioned Local Depths

投稿日: 2023年8月1日 作成者: jarxiv

要約 この研究では、パーティション化されたローカル深度 (PaLD) のシーケン … 続きを読む →

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Network Fault-tolerant and Byzantine-resilient Social Learning via Collaborative Hierarchical Non-Bayesian Learning

投稿日: 2023年7月28日 作成者: jarxiv

要約 ネットワーク規模が増大するにつれて、既存の完全分散ソリューションは、(1) … 続きを読む →

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Deep Reinforcement Learning-Assisted Federated Learning for Robust Short-term Utility Demand Forecasting in Electricity Wholesale Markets

投稿日: 2023年7月26日 作成者: jarxiv

要約 短期負荷予測 (STLF) は、電力取引市場の運営において重要な役割を果た … 続きを読む →

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Reducing Training Time in Cross-Silo Federated Learning using Multigraph Topology

投稿日: 2023年7月25日 作成者: jarxiv

要約 フェデレーション ラーニングは、ローカル データを共有せずに複数の参加者が … 続きを読む →

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AdaBest: Minimizing Client Drift in Federated Learning via Adaptive Bias Estimation

投稿日: 2023年7月25日 作成者: jarxiv

要約 Federated Learning (FL) では、多数のクライアントま … 続きを読む →

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Training Latency Minimization for Model-Splitting Allowed Federated Edge Learning

投稿日: 2023年7月24日 作成者: jarxiv

要約 フェデレーテッド ラーニング (FL) を使用してディープ ニューラル ネ … 続きを読む →

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Robust Fully-Asynchronous Methods for Distributed Training over General Architecture

投稿日: 2023年7月24日 作成者: jarxiv

要約 分散機械学習の問題における完全な同期は、遅延、パッケージ損失、および滞留要 … 続きを読む →

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Zero-touch realization of Pervasive Artificial Intelligence-as-a-service in 6G networks

投稿日: 2023年7月24日 作成者: jarxiv

要約 超高密度ネットワーク、低遅延、高速データレートを特徴とする今後の 6G テ … 続きを読む →

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