cs.DC」カテゴリーアーカイブ

Resource Allocation for Stable LLM Training in Mobile Edge Computing

要約 モバイル デバイスが高度なアプリケーションの中心となることが増えているため … 続きを読む

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PIM-Opt: Demystifying Distributed Optimization Algorithms on a Real-World Processing-In-Memory System

要約 大規模なデータセットに対する最新の機械学習 (ML) トレーニングは、非常 … 続きを読む

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Hierarchical Federated ADMM

要約 この論文では、広く使用されている勾配降下法ベースの階層連合学習 (FL) … 続きを読む

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Adaptive Stream Processing on Edge Devices through Active Inference

要約 現在の IoT のシナリオでは、一定のストリームで生成されるデータ量が継続 … 続きを読む

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Efficient Parallelization Layouts for Large-Scale Distributed Model Training

要約 大規模な言語モデルを効率的にトレーニングするには、数百のハードウェア アク … 続きを読む

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Federated Learning with Integrated Sensing, Communication, and Computation: Frameworks and Performance Analysis

要約 今後の 6G 時代における統合センシング、通信、コンピューティング (IS … 続きを読む

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TPFL: Tsetlin-Personalized Federated Learning with Confidence-Based Clustering

要約 機械学習 (ML) の世界では、新しいモデルとユーザー データの処理方法に … 続きを読む

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Local Methods with Adaptivity via Scaling

要約 機械学習と深層学習の急速な発展により、対処する必要があるますます複雑な最適 … 続きを読む

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Scalable Distributed Algorithms for Size-Constrained Submodular Maximization in the MapReduce and Adaptive Complexity Models

要約 MapReduce (MR) モデルにおけるサブモジュラー関数の分散最大化 … 続きを読む

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Noiseless Privacy-Preserving Decentralized Learning

要約 分散学習 (DL) により、サーバーを使用せず、トレーニング データがユー … 続きを読む

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