communication load | BriefGPT

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通信高效的联邦学习时间相关稀疏化
本文介绍了一种基于稀疏通信框架的时间相关稀疏化（TCS）方案，通过寻找联邦学习中连续迭代中使用的稀疏表示之间的相关性，以显著减少编码和传输的开销，以提高测试准确性，并演示了在 CIFAR-10 数据集上使用量化加时间相关稀疏化方法时，可实现
PDF3 years ago
分布式斯坦变分梯度下降的联合广义贝叶斯学习
本文提出了一种名为 Distributed Stein Variational Gradient Descent （DSVGD）的非参数广义贝叶斯推理框架，旨在通过维护中央服务器上的多个非随机交互粒子来最小化全局自由能，达到在通信负载和通信
PDF4 years ago
利用非持久散乱者加速分布式梯度下降
本文介绍了一种新的分布式梯度下降计算方法，通过引入冗余计算任务实现了容错，并允许每个计算服务器在每次迭代中发送多个信息以确保最大化完成任务数量，从而显著降低了每次迭代的平均完成时间。
PDF6 years ago
分布式图分析的编码计算
本文提出了一种基于编码计算的分布式图处理框架，通过结构性冗余注入来在消息交换时实现编码的多播机会，从而大规模减少了通信负载，理论分析证明该方案在两种流行的随机图模型（Erdos-Renyi 模型和幂律模型）中实现了计算负载和平均通信负载之间
PDF6 years ago