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编码计算：一个学习理论框架
编码计算是在大规模分布式计算中解决显著挑战的一个有前途的框架，本论文提出了一种基于学习理论的新型编码计算框架，通过最小化损失函数，结合编码器和解码器函数，以求得估计误差的均方误差衰减率，并在各种机器学习模型的推理任务中展示了该框架在准确性和
PDFa month ago
NeRCC：用于弹性分布式预测服务系统的嵌套回归编码计算
NeRCC 是一个适用于近似编码计算的抗拖尾策略框架，通过编码回归和采样、计算、解码回归和采样三个层次的工作，以及对两个正则化项的联合优化，在广泛的拖尾情况下精确近似了原始预测，超过了现有技术的最高 23%。
PDF5 months ago
可扩展的孤立与编码分片联邦去学习
提出了一种基于分散隔离和编码计算的可扩展联邦遗忘框架，通过将分布式客户端分为多个隔离片段以减少受影响的客户端数量，并通过压缩不同片段之间的模型参数来减少中央服务器的存储开销，最后，在两个典型的学习任务上进行了广泛实验，表明我们的框架在准确性
PDF5 months ago
MM无线边缘网络下低延迟联邦学习的编码计算
本文提出了一种注入结构编码冗余的编码计算框架 CodedFedL，用于在 MEC 网络中进行非线性联合学习，通过利用计算统计属性和通信延迟，找到客户端处理的本地数据点数量和编码冗余量，从而加快训练过程中的收敛速度，并分析了 CodedFed
PDF4 years ago
编码联邦学习
本研究提出了一种编码联邦学习方法，解决了异构计算平台上 (如无线边缘) 的迟滞计算和通信以及时模型更新的问题，并通过预计算冗余渐变来加速全局模型收敛达四倍以上。
PDF4 years ago
利用聚类和多消息通信的梯度编码
本文介绍了一种新的梯度编码（GC）方案，结合多消息通信（MMC）和聚类，以减少因服务器慢导致的迭代时间延长问题，其能有效提高平均完成时间并降低通信负荷。
PDF5 years ago
MM利用移动智能：延迟优化的车联网雾计算卸载
本文回顾了 Vefn 中任务卸载的现有技术，并阐述了车辆的高移动性既是时限约束的障碍，也可助于延迟表现。文章进一步探讨了机器学习和编码计算作为关键的支持技术，并提供案例以演示如何在变化的 Vefn 环境中适应学习算法，并利用车辆的移动性来实
PDF5 years ago