「cs.DC」カテゴリーアーカイブ

ParaGraph: Weighted Graph Representation for Performance Optimization of HPC Kernels

投稿日: 2023年4月10日 作成者: jarxiv

要約 【タイトル】ParaGraph：HPCカーネルのパフォーマンス最適化のため … 続きを読む →

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Async-HFL: Efficient and Robust Asynchronous Federated Learning in Hierarchical IoT Networks

投稿日: 2023年4月5日 作成者: jarxiv

要約 タイトル – Async-HFL：階層的IoTネットワークにお … 続きを読む →

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SparDL: Distributed Deep Learning Training with Efficient Sparse Communication

投稿日: 2023年4月4日 作成者: jarxiv

要約 【タイトル】SparDL：効率的な疎通信を利用した分散深層学習トレーニング … 続きを読む →

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PADME-SoSci: A Platform for Analytics and Distributed Machine Learning for the Social Sciences

投稿日: 2023年4月4日 作成者: jarxiv

要約 タイトル：PADME-SoSci：社会科学のための分析と分散機械学習のため … 続きを読む →

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Asynchronous Iterations in Optimization: New Sequence Results and Sharper Algorithmic Guarantees

投稿日: 2023年4月4日 作成者: jarxiv

要約 タイトル：Optimizationにおける非同期イテレーション：新しい順序 … 続きを読む →

カテゴリー: cs.DC, cs.LG, cs.SY, eess.SY, math.OC | Asynchronous Iterations in Optimization: New Sequence Results and Sharper Algorithmic Guarantees はコメントを受け付けていません

Chasing Low-Carbon Electricity for Practical and Sustainable DNN Training

投稿日: 2023年4月4日 作成者: jarxiv

要約 タイトル：実践的で持続可能なDNNトレーニングのための低炭素電力追求 要約 … 続きを読む →

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FedREP: Towards Horizontal Federated Load Forecasting for Retail Energy Providers

投稿日: 2023年3月29日 作成者: jarxiv

要約 スマート メーターが家庭のエネルギー消費データを収集して小売エネルギー プ … 続きを読む →

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Asynchronous Online Federated Learning with Reduced Communication Requirements

投稿日: 2023年3月28日 作成者: jarxiv

要約 オンライン フェデレーション ラーニング (FL) を使用すると、地理的に … 続きを読む →

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CoDeC: Communication-Efficient Decentralized Continual Learning

投稿日: 2023年3月28日 作成者: jarxiv

要約 エッジでのトレーニングでは、さまざまな場所で生成された継続的に進化するデー … 続きを読む →

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Accelerating Neural Network Inference with Processing-in-DRAM: From the Edge to the Cloud

投稿日: 2023年3月28日 作成者: jarxiv

要約 ニューラル ネットワーク (NN) の重要性と複雑さが増しています。 ニュ … 続きを読む →

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