「cs.DC」カテゴリーアーカイブ

Can Machines Learn Robustly, Privately, and Efficiently?

投稿日: 2023年12月25日 作成者: jarxiv

要約 機械学習 (ML) アプリケーションの成功は、膨大なデータセットと分散アー … 続きを読む →

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Pub/Sub Message Brokers for GenAI

投稿日: 2023年12月25日 作成者: jarxiv

要約 今日のデジタル世界では、大規模言語モデル (LLM) などの生成人工知能 … 続きを読む →

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Sparse Training for Federated Learning with Regularized Error Correction

投稿日: 2023年12月22日 作成者: jarxiv

要約 Federated Learning (FL) は、ディープ ニューラル … 続きを読む →

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Fed-CO$_{2}$: Cooperation of Online and Offline Models for Severe Data Heterogeneity in Federated Learning

投稿日: 2023年12月22日 作成者: jarxiv

要約 Federated Learning (FL) は、複数のクライアントがプ … 続きを読む →

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FedECA: A Federated External Control Arm Method for Causal Inference with Time-To-Event Data in Distributed Settings

投稿日: 2023年12月21日 作成者: jarxiv

要約 外部対照群 (ECA) は、実験薬の初期臨床開発に情報を提供し、非ランダム … 続きを読む →

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Vertical Federated Alzheimer’s Detection on Multimodal Data

投稿日: 2023年12月20日 作成者: jarxiv

要約 医療技術が急速に進歩する時代において、医療データの細分化は避けられず、分散 … 続きを読む →

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DePRL: Achieving Linear Convergence Speedup in Personalized Decentralized Learning with Shared Representations

投稿日: 2023年12月19日 作成者: jarxiv

要約 分散学習は、中央サーバーの必要性による高い通信負荷、単一点障害、およびスケ … 続きを読む →

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Distributed Learning of Mixtures of Experts

投稿日: 2023年12月18日 作成者: jarxiv

要約 最新の機械学習の問題では、本質的に分散しているデータセット、または潜在的に … 続きを読む →

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Greedy Shapley Client Selection for Communication-Efficient Federated Learning

投稿日: 2023年12月18日 作成者: jarxiv

要約 Federated Learning (FL) の標準的なクライアント選択 … 続きを読む →

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FedSSA: Semantic Similarity-based Aggregation for Efficient Model-Heterogeneous Personalized Federated Learning

投稿日: 2023年12月15日 作成者: jarxiv

要約 フェデレーテッド ラーニング (FL) は、プライバシーを保護しながら協調 … 続きを読む →

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