Aug, 2019

在网络边缘提取设备上的智能

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TL;DR本文讨论了如何使用雾计算从分散在无线连接设备上的用户产生的私有数据中提炼高质量的设备端机器学习模型。作者提出了一种名为 Fog ML（FML）的通信高效、隐私保护的分布式机器学习框架，通过交换模型参数、模型输出和代理数据来训练设备端机器学习模型，并且提出了解决特定问题的高级 FML 框架。作者认为，雾计算的全部潜能可以通过协同设计通信和分布式机器学习操作来实现，同时考虑异构硬件规格、数据特征和用户需求。
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发现论文，激发创造
  • 边缘智能无线网络

    本文探讨了边缘机器学习的关键构建块，神经网络架构的不同分裂及其内在的权衡，以及来自广泛数学学科的理论和技术促进因素，最终呈现了几个关于各种高风险应用的案例研究，展示了边缘机器学习在发挥 5G 及其以后的全部潜力方面的有效性。

    Dec, 2018

  • 从联邦学习到雾计算学习：在异构无线网络上的分布式机器学习

    通过使用一种叫作 Fog learning 的新学习范式，从边缘设备到云服务器中智能地分布机器学习模型的训练，来增强联邦学习的三个重要维度：网络、异构性和邻近性，并考虑由各种接近程度异构设备组成的多层混合学习框架，通过设备到设备（D2D）通信进行协作学习，使其从联邦学习中用于参数传输的星型网络拓扑迁移到更分布式的规模。

    Jun, 2020

  • 面向网络优化的雾计算分布式学习

    本文提出了一种网络感知分布式学习优化方法，使设备在成本和效益之间进行数据传输和处理决策，并通过测试数据集证明算法能够显著提高网络资源利用效率，同时不损害模型学习准确性。

    Apr, 2020

  • 边缘感知设备上的联邦学习：综述

    通过对边缘传感设备的视角，本文回顾了联邦学习策略，探讨了关键联邦学习原理、软件框架和测试平台，并且研究了联邦学习在当前传感技术、传感设备性能和传感应用上的应用，最后讨论了未来研究方向。

    Nov, 2023

  • 智能移动健康系统的隐私保护边缘联邦学习

    我们提出一种在物联网基础设施上，针对资源受限的移动健康和可穿戴技术的隐私保护边缘联邦学习框架，并通过在 Amazon 的 AWS 云平台上使用可穿戴技术监测癫痫的发作检测应用的实施评估了我们提议的框架。

    May, 2024

  • 移动边缘网络中的联邦学习：一项全面调查

    本文介绍了联邦学习技术与移动边缘计算的应用，讨论了在大规模和复杂的移动边缘网络中实现联邦学习所面临的挑战以及现有解决方案，探讨了联邦学习在移动边缘网络优化中的应用，以及未来的研究方向与挑战，包括保护隐私与安全。

    Sep, 2019

  • 网络边缘的机器学习调查

    本文综述了在边缘计算设备上部署机器学习系统的主要研究工作，重点关注了智能边缘系统成功应用中使用的压缩技术、工具、框架和硬件等方面的运营问题。

    Jul, 2019

  • 通信高效的设备端机器学习：非独立同分布私有数据下联合蒸馏与增强

    提出了一种名为联邦蒸馏（FD）的分布式模型训练算法，其通信负载大小比联邦学习（FL）小得多，尤其是当模型大小较大时，并提出了一种名为联邦增强（FAug）的方法来处理设备间用户生成数据样本分布不同的问题。实证研究表明，采用 FD 和 FAug 可以减少约 26 倍的通信开销，同时实现 95-98% 的测试精度。

    Nov, 2018

  • 面向异构边缘 / 雾网络的协作联邦学习

    提出一种合作的边缘 / 雾设备机器学习范例 — 合作联邦学习 (CFL)，通过设备之间和设备与服务器之间的协作，实现模型 / 数据 / 资源池化机制，以解决边缘 / 雾网络中网络异构性问题，提高机器学习模型的质量和网络此消耗。同时，该范例还支持无标签数据和异构设备隐私等新功能。

    Mar, 2023

  • 无线网络中的分布式学习：最近进展与未来挑战

    本文主要研究了分布式学习如何在无线边缘网络中高效地部署，主要介绍了联邦学习、联邦蒸馏、分布式推理和多智能体强化学习等多种分布式学习范例，并提供了详细的文献综述和通信技术优化实例，旨在为实际无线通信网络中分布式学习的部署提供个整体指导原则。

    Apr, 2021