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Fed3DGS：基于联邦学习的可扩展三维高斯投射
Fed3DGS 是一个基于 3D 高斯喷洒（3DGS）与联邦学习的可扩展三维重建框架，其采用分散式架构并利用数以百万计的客户端上的分布式计算资源，通过定制的蒸馏模型更新方案和外观建模技术来处理非独立同分布数据，在大规模基准测试中呈现出与集中
PDF4 months ago
去中心化 Gossip Mutual Learning（GML）用于多参数 MRI 的脑肿瘤分割
通过 Gossip Mutual Learning (GML) 这种基于 Gossip 协议的去中心化框架，我们在使用 BraTS 2021 数据集的四个临床站点中，对 146 个病例进行肿瘤分割任务的实验中发现，GML 在与本地模型相比具
PDF5 months ago
ClusterComm：分布式 MARL 中使用内部表示聚类的离散通信
ClusterComm 是一个完全去中心化的多智能体强化学习框架，以 Mini-Batch-K-Means 聚类算法将代理的策略网络的最后隐藏层激活转化为离散的信息进行通信，从而提高了协作任务解决的效果。
PDF6 months ago
基于分散框架的图形联邦学习
图形联邦学习在多种场景中都有广泛的应用，需要更多的数据隐私保护。这篇研究论文提出了一种基于去中心化框架以及节点间数据相似性的图形联邦学习方法，通过线性加权聚合节点的梯度信息，实验证明该方法的有效性优于其他方法。
PDFa year ago
利用边缘到云的连续性在分散数据上实现可扩展机器学习
本文介绍了边缘计算智能（如边缘人工智能 / 机器学习）的应用和挑战，为解决现有方法存在的采用障碍，提出了一种基于模型为中心的设计，以建立分散体系结构下的高效协作学习。
PDFa year ago
CVPREKILA：用于生成艺术的合成媒体溯源和归因
EKILA 是一个分散化的框架，结合视觉归属技术和内容出处标准解决合成图像的来源问题，同时通过引入非替代通证生态系统来赋予训练内容的使用所有权、官网授权和归属表示的能力，使得图片的创作者可以授权到图片被应用到 GenAI 中所得到的收益。
PDFa year ago
基于区块链的去中心化知识市场使用主动推理技术
本文介绍了一个分散化的知识市场框架，利用区块链、零知识证明等技术来处理知识交换的不足。
PDF2 years ago
GADMM: 快速且通信高效的分布式机器学习框架
本文提出一种快速且高效的分布式机器学习框架，名为 Group Alternating Direction Method of Multipliers (GADMM)，该算法在分布式 topology 中解决问题，且与现有算法相比，实现更快的
PDF5 years ago
多智能体团队中可迁移合作行为的学习
提出使用共享的代理 - 实体图来建模多智能体相互作用，并利用基于图的强化学习训练代理实现协作行为，实现了对多种任务的有效解决，并展示了其泛化能力。
PDF5 years ago