fault-tolerance | BriefGPT - AI 论文速递

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DRAGON: 边缘联盟中的分布式容错
提出了基于生成优化网络（GON）的内存高效的深度学习模型，以及一个名为 DRAGON 的去中心化容错方法，用于优化边缘联合性能，实验结果显示，该方法在故障检测和服务质量方面优于基准方法，能够将能量消耗、响应时间和服务水平协议的违规率提高高达
PDF2 years ago
弹性异构计算资源下的大规模知识蒸馏
本文提出了一种基于弹性计算资源的深度学习压缩方法，即 EDL-Dist，可用于从大型深度模型创建紧凑的学生模型，支持训练和推理过程的容错性，并且其吞吐量比在线知识蒸馏基准方法提高了 3.125 倍，而精度相当或更高。
PDF2 years ago
DeFTA：一种即插即用的去中心化替代 FedAvg 方案
本研究提出了一种名为 DeFTA 的去中心化联邦学习框架，可替代 FedAvg 框架，具备更好的安全性、可扩展性和容错性，同时仍能利用 FedAvg 的算法，并通过实验证明在更现实的场景下具有可比较的性能以及极强的鲁棒性，此外还提出了异步变
PDF2 years ago
AGL：面向工业应用的可扩展图机器学习系统
提出了一种基于成熟基础架构的可扩展、容错和集成训练和推理的 AGL 系统，采用图传递机制和 MapReduce 算法来训练和推理图神经网络，同时通过生成每个节点的信息完整子图以及在参数服务器上训练来解决图形结构中的数据依赖性问题。
PDF4 years ago
IBM Quantum Experience 中的容错逻辑门
本研究通过 [4,2,2] 码空间内的随机贝叶斯协议观察到硬件上实现的弱点，进而说明了在编码空间中进行量子计算可以检测错误的益处，并通过实验证明了纠错门对保护量子信息的效果。
PDF6 years ago
IJCAI合同排程与射线搜索问题之间更进一步的联系
本论文研究了两类不同但相互关联的优化问题，一类涉及机器人在由一组并发射线组成的环境中定位隐藏目标，另一类涉及通过合同算法的计划来设计可中断算法，探讨多射线和多问题域的概率考虑，冗余和容错问题，随机策略以及性能和抢占之间的平衡，旨在证明可以使
PDF9 years ago
软件多样性的多重方面: 2000 年及以后的最新发展
该论文是关于软件多样性的综述，介绍了该领域的最新进展，包括设计和数据多样性、网络安全、自然多样性和多样化软件产品的管理，并且强调了从 2000 年以来的最新成果。
PDF10 years ago
非阿贝尔统计子与拓扑量子计算
本文综述了拓扑量子计算中非阿贝尔统计的基本理论，以及在量子霍尔分数态、超冷原子和超导薄膜等多个研究领域中探索非阿贝尔任意子和构建拓扑量子计算器的最新进展。
PDF17 years ago