decentralized approach | BriefGPT

关键词decentralized approach

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用网络控制变量驯服联邦学习中的梯度方差
通过引入一种新的网络控制变量 (FedNCV) 框架，该研究提出了一种分散式学习方法用于解决分散式学习中遇到的挑战，诸如梯度变化、收敛速度缓慢和不稳定的改善。该框架利用控制变量单元 REINFORCE Leave-One-Out (RLOO
PDF8 months ago
联邦学习中哪种模式更好？集中式还是分散式
集中式联邦学习（CFL）在平滑非凸目标上总是比分散式联邦学习（DFL）更好地推广，部分参与在 CFL 中优于全参与，并且 DFL 需要避免性能崩溃的拓扑要求。我们在联邦学习的常见设置上进行了大量实验，验证了我们的理论分析在实际情境中的有效性
PDF9 months ago
具有贝叶斯建模的分层时间序列预测
我们专注于从贝叶斯角度进行预测调和，提出了一种方法来预测调和，并定义了具有线性结构的普通情况 - 线性高斯调和。我们在合成和真实数据集上评估了这些方法，并将它们与该领域的其他工作进行了比较。
PDF10 months ago
通过双层优化的去中心化非合作机器人社交导航
本文提出了一种全面去中心化的方法，用于社交小游戏中的实时非合作多机器人导航，使用新的实时双层优化算法来规划基于优先顺序的最优轨迹，并证明了该算法的有效性。
PDFa year ago
基于深度强化学习的边缘资源任务分配和扩展在车载网络服务中的应用
本论文提出一种去中心化的方法，解决了服务任务分配和边缘资源扩展的紧密耦合的问题。文章通过模拟实际的 C-V2N 流量数据集，对该方法进行了基准测试，并将其性能与现有方法进行了比较，结果表明基于 DDPG 的解决方案优于现有解决方案，满足 C
PDFa year ago
IJCAI使用智能合约系统进行银行贷款预测的分散式深度学习模型训练聚合机制
本文提出了一种利用智能合约系统，从多个节点的本地人工神经网络模型获得中间表示并在主机节点上联合训练的机制，以在已分布的数据上进行深度学习模型训练（以银行贷款预测为例），从而避免共享和连接实际数据值。
PDF4 years ago
ICML去中心化强化学习：通过本地经济交易进行全局决策制定
该研究旨在建立一个框架，以引导一群简单、专业、自我利益代理人解决传统上作为整体单一代理人序列决策问题的难题，并通过设计一种学习环境机制，使每个代理人的最优解与 Nash 平衡策略一致，并为其推导出了一类分散式强化学习算法，同时展示了该社群内
PDF4 years ago
为下一词预测而预训练联邦文本模型
本研究采用转移学习的思想，将预训练的嵌入和整个模型预训练与联邦训练相结合，为基于 Stack Overflow post 的下一个词预测任务带来了显著提升，提供了更严谨的转移学习技术在联邦学习中的实验。
PDF4 years ago
Biscotti：一种用于私有和安全的点对点机器学习的账本
Biscotti 是一种全面去中心化的对等多方机器学习方法，使用区块链和加密原语在节点之间协调隐私保护的机器学习过程。
PDF6 years ago
NIPS通过流言算法实现矩阵完形填空的二维分解方法
本研究提出了一种基于分布式学习的去中心化方法来分解稀疏矩阵为低密度矩阵，避免了中央服务器的需求，并在多个合成和真实数据集上验证了算法的性能。
PDF7 years ago