「cs.DC」カテゴリーアーカイブ

GPFL: A Gradient Projection-Based Client Selection Framework for Efficient Federated Learning

投稿日: 2024年3月27日 作成者: jarxiv

要約 フェデレーション ラーニング クライアントの選択は、モデルの精度と通信効率 … 続きを読む →

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Activations and Gradients Compression for Model-Parallel Training

投稿日: 2024年3月27日 作成者: jarxiv

要約 大規模なニューラル ネットワークには、膨大なマシンの計算クラスターが必要で … 続きを読む →

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Empowering Data Mesh with Federated Learning

投稿日: 2024年3月27日 作成者: jarxiv

要約 データ アーキテクチャの進化により、データ管理のボトルネックを解決し、イン … 続きを読む →

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FedAC: A Adaptive Clustered Federated Learning Framework for Heterogeneous Data

投稿日: 2024年3月26日 作成者: jarxiv

要約 クラスター化フェデレーテッド ラーニング (CFL) は、クラスターごとの … 続きを読む →

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Differentially Private Online Federated Learning with Correlated Noise

投稿日: 2024年3月26日 作成者: jarxiv

要約 我々は、継続的にリリースされるモデルのプライバシーを確​​保しながら、時間 … 続きを読む →

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Accelerating Federated Learning by Selecting Beneficial Herd of Local Gradients

投稿日: 2024年3月26日 作成者: jarxiv

要約 Federated Learning (FL) は、通信ネットワーク シス … 続きを読む →

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The Implications of Decentralization in Blockchained Federated Learning: Evaluating the Impact of Model Staleness and Inconsistencies

投稿日: 2024年3月26日 作成者: jarxiv

要約 ブロックチェーンは、次世代アプリケーションで協調的なインテリジェンスを実現 … 続きを読む →

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FOOL: Addressing the Downlink Bottleneck in Satellite Computing with Neural Feature Compression

投稿日: 2024年3月26日 作成者: jarxiv

要約 広大な地理的領域を捕捉するセンサーを備えた超小型衛星群は、地球観測に前例の … 続きを読む →

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Sparse Mean Field Load Balancing in Large Localized Queueing Systems

投稿日: 2024年3月25日 作成者: jarxiv

要約 スケーラブルな負荷分散アルゴリズムはクラウド ネットワークやデータ センタ … 続きを読む →

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FSD-Inference: Fully Serverless Distributed Inference with Scalable Cloud Communication

投稿日: 2024年3月25日 作成者: jarxiv

要約 サーバーレス コンピューティングは、魅力的なスケーラビリティ、弾力性、コス … 続きを読む →

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