「cs.DC」カテゴリーアーカイブ

Towards Memory-Efficient Training for Extremely Large Output Spaces — Learning with 500k Labels on a Single Commodity GPU

投稿日: 2023年6月7日 作成者: jarxiv

要約 大規模な出力スペース (最大数百万のラベル) を伴う分類問題では、最後の層 … 続きを読む →

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FilFL: Client Filtering for Optimized Client Participation in Federated Learning

投稿日: 2023年6月6日 作成者: jarxiv

要約 Federated学習は、機械学習の新しいパラダイムであり、ローカルデータ … 続きを読む →

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Tutel: Adaptive Mixture-of-Experts at Scale

投稿日: 2023年6月6日 作成者: jarxiv

要約 Sparsely-gated mixture-of-experts (Mo … 続きを読む →

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Decentralized Federated Learning: A Survey and Perspective

投稿日: 2023年6月5日 作成者: jarxiv

要約 Federated Learning（FL）は、ユーザーデータの保持、プラ … 続きを読む →

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Federated Multi-Sequence Stochastic Approximation with Local Hypergradient Estimation

投稿日: 2023年6月5日 作成者: jarxiv

要約 複数連鎖配列による確率的近似（MSA）は、二値最適化（BLO）、多値構成最 … 続きを読む →

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Managed Geo-Distributed Feature Store: Architecture and System Design

投稿日: 2023年6月1日 作成者: jarxiv

要約 企業は機械学習を使用して現実世界の問題を解決しており、その過程で数百から数 … 続きを読む →

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Elixir: Train a Large Language Model on a Small GPU Cluster

投稿日: 2023年6月1日 作成者: jarxiv

要約 近年、大規模な言語モデルは、その前例のないサイズにより大きな成功を収めてい … 続きを読む →

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Reduced Precision Floating-Point Optimization for Deep Neural Network On-Device Learning on MicroControllers

投稿日: 2023年5月31日 作成者: jarxiv

要約 超低電力マイクロコントローラーユニット (MCU) のオンデバイス学習 ( … 続きを読む →

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On the Privacy-Robustness-Utility Trilemma in Distributed Learning

投稿日: 2023年5月30日 作成者: jarxiv

要約 機密性の高いパブリック ドメイン アプリケーションにおける分散機械学習 ( … 続きを読む →

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Chakra: Advancing Performance Benchmarking and Co-design using Standardized Execution Traces

投稿日: 2023年5月29日 作成者: jarxiv

要約 ベンチマークと共同設計は、ML モデル、ML ソフトウェア、次世代ハードウ … 続きを読む →

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