「cs.DC」カテゴリーアーカイブ

Byzantines can also Learn from History: Fall of Centered Clipping in Federated Learning

投稿日: 2023年5月2日 作成者: jarxiv

要約 【タイトル】ビザンチン問題からフェデレーテッドラーニングにおける中央クリッ … 続きを読む →

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Hierarchical and Decentralised Federated Learning

投稿日: 2023年5月1日 作成者: jarxiv

要約 タイトル：階層化および分散化されたフェデレーテッドラーニング 要約： &# … 続きを読む →

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TC-GNN: Bridging Sparse GNN Computation and Dense Tensor Cores on GPUs

投稿日: 2023年5月1日 作成者: jarxiv

要約 【タイトル】 GPUのテンソルコアとスパースGNN計算を接続するTC-GN … 続きを読む →

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Performance Optimization using Multimodal Modeling and Heterogeneous GNN

投稿日: 2023年4月28日 作成者: jarxiv

要約 タイトル：Multimodal Modeling and Heteroge … 続きを読む →

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Towards Fairer and More Efficient Federated Learning via Multidimensional Personalized Edge Models

投稿日: 2023年4月28日 作成者: jarxiv

要約 タイトル：多次元個人化エッジモデルによるより公平かつ効率的なフェデレーテッ … 続きを読む →

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Federated Learning with Uncertainty-Based Client Clustering for Fleet-Wide Fault Diagnosis

投稿日: 2023年4月27日 作成者: jarxiv

要約 タイトル: フリート全体の故障診断のための不確実性ベースのクライアントクラ … 続きを読む →

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Bayesian Federated Learning: A Survey

投稿日: 2023年4月27日 作成者: jarxiv

要約 タイトル：Bayesian Federated Learning：サーベイ … 続きを読む →

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HiQ — A Declarative, Non-intrusive, Dynamic and Transparent Observability and Optimization System

投稿日: 2023年4月27日 作成者: jarxiv

要約 タイトル：HiQ-宣言的、非侵襲的、動的かつ透明な観測および最適化システム … 続きを読む →

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An Analysis of Collocation on GPUs for Deep Learning Training

投稿日: 2023年4月25日 作成者: jarxiv

要約 タイトル：Deep LearningトレーニングにおけるGPUにおけるコロ … 続きを読む →

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Fed-BioMed: Open, Transparent and Trusted Federated Learning for Real-world Healthcare Applications

投稿日: 2023年4月25日 作成者: jarxiv

要約 タイトル：Fed-BioMed：現実世界の医療アプリケーションのためのオー … 続きを読む →

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