「cs.DC」カテゴリーアーカイブ

TurboSVM-FL: Boosting Federated Learning through SVM Aggregation for Lazy Clients

投稿日: 2024年1月30日 作成者: jarxiv

要約 フェデレーテッド ラーニングは、近年大きな勢いを増している分散型協調機械学 … 続きを読む →

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ScaDLES: Scalable Deep Learning over Streaming data at the Edge

投稿日: 2024年1月30日 作成者: jarxiv

要約 分散ディープラーニング (DDL) トレーニング システムは、均質なコンピ … 続きを読む →

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CO2: Efficient Distributed Training with Full Communication-Computation Overlap

投稿日: 2024年1月30日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデルの根本的な成功は、大規模な分散トレーニング技術の効果的な実 … 続きを読む →

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Towards Building the Federated GPT: Federated Instruction Tuning

投稿日: 2024年1月30日 作成者: jarxiv

要約 「命令調整された」生成大規模言語モデル (LLM) は、新しいタスクに一般 … 続きを読む →

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Neural Cellular Automata Can Respond to Signals

投稿日: 2024年1月30日 作成者: jarxiv

要約 Neural Cellular Automata (NCA) は形態形成の … 続きを読む →

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FedFair^3: Unlocking Threefold Fairness in Federated Learning

投稿日: 2024年1月30日 作成者: jarxiv

要約 Federated Learning (FL) は、クライアントの生データ … 続きを読む →

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Accelerating Distributed ML Training via Selective Synchronization

投稿日: 2024年1月30日 作成者: jarxiv

要約 分散トレーニングでは、ディープ ニューラル ネットワーク (DNN) が複 … 続きを読む →

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Flexible Communication for Optimal Distributed Learning over Unpredictable Networks

投稿日: 2024年1月30日 作成者: jarxiv

要約 勾配圧縮は、通常 Allgather (AG) 経由で送信する値とそれに対 … 続きを読む →

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Atmosphere: Context and situational-aware collaborative IoT architecture for edge-fog-cloud computing

投稿日: 2024年1月29日 作成者: jarxiv

要約 モノのインターネット (IoT) は、通信容量の増加と通信コストの低下、お … 続きを読む →

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Shabari: Delayed Decision-Making for Faster and Efficient Serverless Functions

投稿日: 2024年1月26日 作成者: jarxiv

要約 サーバーレス コンピューティングは、開発者をリソース管理の負担から解放し、 … 続きを読む →

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