Jul, 2023

EdgeConvEns：面向边缘智能的卷积集成学习

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TL;DR此研究提出了一种被称为 EdgeConvEns 的卷积集成学习方法，它在边缘设备上训练异构弱模型，并学习将它们集成起来，从而提高整体的预测性能。通过在边缘设备上独立实现和训练 Field-Programmable Gate Array（FPGA）设备上的模型，并将学习到的数据表示传输到中央服务器，EdgeConvEns 能够在多种训练场景下更少的通信和数据使用的情况下，胜过当前最先进的性能。
deep edge intelligencedecentralized learningconvolutional ensemble learningheterogeneous weak modelsfield-programmable gate array
发现论文，激发创造
  • 边缘智能：设备 - 边缘协同，按需深度学习模型协同推理

    提出了 Edgent，这是一种协作和按需的 DNN 合作推理框架，其旨在通过在设备和边缘之间自适应地分配 DNN 计算来提高实时 DNN 推理的性能，并通过在适当的中间 DNN 层进行早期退出来加速 DNN 推理。

    Jun, 2018

  • 隐私保护的融合增强型深度神经网络边缘云融合框架

    本文提出了一种通过差分隐私保护技术，结合深度神经网络、迁移学习和集成学习，实现在医疗保健领域下针对物联网、边缘计算和云计算融合的框架。该框架可用于在边缘服务器上进行本地模型训练以提高模型精度，并通过集成多个本地模型生成高精度的最终模型，同时保护敏感的私人数据。

    May, 2023

  • CoEdge: 基於異構邊緣設備的自適應工作負載分配合作式 DNN 推論

    本研究提出一种名为 CoEdge 的分布式深度神经网络计算系统，优化了边缘设备的计算和通信资源，在许多共同参与的异构边缘设备上进行协同深度神经网络计算，与现有方法相比，CoEdge 在降低能耗方面更具优势。

    Dec, 2020

  • 边缘人工智能：通过边缘计算加速深度神经网络推理

    该论文提出了一种基于边缘计算的 DNN 协同推理框架 Edgent，通过 DNN 分区和权衡设备的云资源和临近边缘资源来协调实时的 DNN 推理，进而降低计算延迟，实现低延迟边缘智能处理。

    Oct, 2019

  • 边缘设备上实现深度学习

    本论文探讨了 DNN 在资源受限的边缘设备上部署的优化问题，并研究了四种边缘智能场景下的深度学习方法，通过减少 DNN 冗余度来达到资源消耗与模型准确度之间的平衡。

    Oct, 2022

  • 边缘实时智能：基于联邦元学习的协作学习框架

    提出了一种基于联邦元学习的平台辅助协作学习框架，用于解决物联网边缘节点受限计算资源和数据局限性的问题，并实现了针对边缘目标节点的快速任务适应。此外，还提出了基于分布式鲁棒优化的鲁棒性联邦元学习算法，并在数据集上展示了其有效性。

    Jan, 2020

  • 资源受限边缘计算系统中的自适应联邦学习

    本文主要研究在边缘计算环境中使用分布式梯度下降学习模型参数的问题，提出控制算法以最小化给定资源预算下的损失函数，并通过真实数据集的大量实验评估算法性能。

    Apr, 2018

  • 边缘计算与深度学习的融合：一项全面调查

    该论文介绍了边缘智能和智能边缘的应用场景，实现方法和相互融合的挑战和未来趋势。通过整合通信，网络和深度学习领域的信息，促进了边缘智能和智能边缘的融合。

    Jul, 2019

  • 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

  • 在无线联合边缘学习系统中加速 DNN 训练

    研究节约时间、资源、保隐私的联邦边缘学习架构系统，通过 CPU 和 GPU 场景的联合批大小选取和通信资源分配，来缩短训练时间并提高训练准确性。

    May, 2019