「cs.DC」カテゴリーアーカイブ

MAST: Model-Agnostic Sparsified Training

投稿日: 2023年11月28日 作成者: jarxiv

要約 ブラックボックス関数として機械学習モデルの損失を最小限に抑える従来の方法と … 続きを読む →

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FIKIT: Priority-Based Real-time GPU Multi-tasking Scheduling with Kernel Identification

投稿日: 2023年11月27日 作成者: jarxiv

要約 機械学習トレーニング、推論、一般的な HPC タスクなどの高度に並列化され … 続きを読む →

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ARIA: On the interaction between Architectures, Aggregation methods and Initializations in federated visual classification

投稿日: 2023年11月27日 作成者: jarxiv

要約 Federated Learning (FL) は、機密データの交換を排除 … 続きを読む →

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A Survey of Serverless Machine Learning Model Inference

投稿日: 2023年11月23日 作成者: jarxiv

要約 生成 AI、コンピューター ビジョン、自然言語処理の最近の発展により、さま … 続きを読む →

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FedSN: A General Federated Learning Framework over LEO Satellite Networks

投稿日: 2023年11月23日 作成者: jarxiv

要約 最近、SpaceX などの民間企業によって、多数の低地球軌道 (LEO) … 続きを読む →

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Uncertainty Estimation in Multi-Agent Distributed Learning

投稿日: 2023年11月23日 作成者: jarxiv

要約 従来、IoT エッジ デバイスは主に、自律動作のための機能が限られた低電力 … 続きを読む →

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Confidant: Customizing Transformer-based LLMs via Collaborative Edge Training

投稿日: 2023年11月23日 作成者: jarxiv

要約 Transformer ベースの大規模言語モデル (LLM) は、さまざま … 続きを読む →

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Zero redundancy distributed learning with differential privacy

投稿日: 2023年11月21日 作成者: jarxiv

要約 大規模モデルを使用したディープラーニングは、幅広い領域で大きな成功を収めて … 続きを読む →

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Designing Reconfigurable Intelligent Systems with Markov Blankets

投稿日: 2023年11月20日 作成者: jarxiv

要約 Compute Continuum (CC) システムは、計算層に分散され … 続きを読む →

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Active Inference on the Edge: A Design Study

投稿日: 2023年11月20日 作成者: jarxiv

要約 機械学習 (ML) は、デバイス間のタスク分散を最適化するなど、分散コンピ … 続きを読む →

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