cs.DC」カテゴリーアーカイブ

Incentive Allocation in Vertical Federated Learning Based on Bankruptcy Problem

要約 垂直フェデレーテッド ラーニング (VFL) は、さまざまな関係者間で垂直 … 続きを読む

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Breadth-First Pipeline Parallelism

要約 パイプラインとデータ並列処理の組み合わせを最適化する新しいトレーニング ス … 続きを読む

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ScalOTA: Scalable Secure Over-the-Air Software Updates for Vehicles

要約 ソフトウェアのバグや脆弱性が増加する中、リコールを削減するために、無線 ( … 続きを読む

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GPT-FL: Generative Pre-trained Model-Assisted Federated Learning

要約 この研究では、生成的な事前トレーニング済みモデル支援連合学習 (FL) フ … 続きを読む

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SRL: Scaling Distributed Reinforcement Learning to Over Ten Thousand Cores

要約 強化学習 (RL) タスクはますます複雑になり、インテリジェント エージェ … 続きを読む

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Decentralized Data Governance as Part of a Data Mesh Platform: Concepts and Approaches

要約 データ メッシュは、分散分析データ管理への社会技術的アプローチです。 この … 続きを読む

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From Noisy Fixed-Point Iterations to Private ADMM for Centralized and Federated Learning

要約 我々は、このよく研究された枠組みからプライバシーと有用性の結果を導き出すた … 続きを読む

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DataCI: A Platform for Data-Centric AI on Streaming Data

要約 DataCIは、動的なストリーミングデータ環境におけるデータ中心AI向けに … 続きを読む

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FAIR-FATE: Fair Federated Learning with Momentum

要約 公平性を考慮した機械学習アルゴリズムが注目されつつある一方で、その焦点は集 … 続きを読む

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FrankenSplit: Efficient Neural Feature Compression with Shallow Variational Bottleneck Injection for Mobile Edge Computing

要約 モバイルAIアクセラレーターの台頭により、レイテンシーに敏感なアプリケーシ … 続きを読む

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