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多智能体场外交易市场的网络模拟
我们提出了一种新颖的基于代理的方法来模拟仅通过市场制造商进行交易，并且代理的可见性受到网络拓扑结构的限制的场外金融市场。我们证明了网络拓扑结构与市场制造商的结合可以探索各种市场结构的作用，包括价格行为、市场的形成以及不同市场制造商之间的套利
PDF2 months ago
LLM 能否理解计算机网络？走向虚拟系统管理员
人工智能和大型语言模型在管理复杂的现代网络方面具有巨大的潜力，但对于语言模型在理解计算机网络方面的能力尚存在较大的研究空白。本研究通过详尽的实证研究，首次探讨了语言模型对计算机网络的理解程度，并提出了多个研究问题以评估语言模型在网络相关任务
PDF2 months ago
机器学习与经济预测：国际贸易网络的作用
本研究研究了反全球化趋势对国际贸易网络的影响以及它们在提高经济增长预测方面所起的作用。通过使用 2010 年至 2022 年来自近 200 个国家的部门级贸易数据，我们确定了由不断上升的贸易政策不确定性所推动的网络拓扑结构的显著变化。我们的
PDF3 months ago
分散式联邦学习中的初始化与拓扑效果
去中心化联邦学习，在保持训练数据本地化的同时，能够在网络上分布式设备上进行个体机器学习模型的协作训练。我们的研究强调了去中心化联邦学习的有效性受连接设备的网络拓扑结构的显著影响。通过简化的数值模型研究这些系统的早期行为，我们得出了一种改进的
PDF3 months ago
神经修剪：一种用于大型语言模型的基于神经网络的拓扑稀疏训练算法
基于 Transformers 的语言模型在自然语言处理中表现出色，但训练和推理仍然是一个重要的障碍。我们通过神经网络的角度来探索稀疏性方法，利用生物网络中的机制，如优先连接和冗余突触修剪，展示了基于模型的稀疏性方法在多样的 NLP 任务中
PDF4 months ago
分散式在线凸优化的近优遗憾
我们在分散的在线凸优化中（D-OCO），通过仅使用本地计算和通信来最小化一系列全局损失函数的一组本地学习器。我们首先开发了一种新颖的 D-OCO 算法，将凸函数和强凸函数的遗憾边界分别降低到 O (nρ^{−1/4}√T) 和 O (nρ^
PDF5 months ago
图上分布式双层优化：无环算法更新和瞬态迭代复杂度
通过引入单循环去中心化的 SBO（D-SOBA）算法，并建立其瞬态迭代复杂度，本文首次澄清了网络拓扑和数据异质性对去中心化双层算法的联合影响。与现有方法相比，D-SOBA 算法在更宽松的假设条件下实现了与现有方法相比最先进的渐近速率、渐近梯
PDF5 months ago
SPAND: 使用网络动态的睡眠预测架构
通过利用社交传染性和图网络，将人的生理学、电话数据与手机和可穿戴设备中提取的生理学和电话数据融合在一起，我们提出了 SPAND（使用网络动态的睡眠预测架构），用于预测关于睡眠持续时间的次日睡眠标签，结果证明了社交网络在模型中的改进和网络拓扑
PDF5 months ago
图卷积网络的一次性多速率剪枝
我们提出了一种轻量级图卷积网络设计，称为 Multi-Rate Magnitude Pruning (MRMP)，它通过联合训练网络拓扑和权重来对网络进行训练。该方法是变分的，通过将学习网络的权重分布与先验分布对齐，实现了任何固定的剪枝率的
PDF6 months ago
网络拓扑对完全分散学习的影响：初步调查
通过直接节点间合作训练的机器学习模型中，我们探讨了连接节点的网络拓扑对其性能的影响，研究了不同类型的拓扑对知识传播的作用，揭示了节点的连接性和网络性质在此过程中的不同角色，证明了知识传播不仅仅需要节点之间的弱连通性，而且较为集中的节点在传播
PDFa year ago
基于赌博算法的网络拓扑与舆论动态联合学习
提出一种基于多臂赌博算法的学习算法来解决连通性结构和混合意见动态之间的联合学习问题，目的为了找到每个 agent 的更新规则并学习底层的网络同时通过减少网络误差改善预测表现，此算法在数值实验上表现出比稀疏线性回归和高斯过程回归等方法更好的效
PDFa year ago
KDDFriedkin-Johnsen 模型中具有有限信息的对手
通过使用一种新的算法来检测高影响力的用户，即使只知道社交网络的拓扑结构，攻击者仍能在社交网络中激起不和谐，我们证明了这种攻击是可能的。
PDFa year ago
一种灵活的梯度追踪方法的计算 - 通讯权衡
提出了一种灵活的梯度跟踪方法，用于解决非独立同分布情况下网络上的分布式随机优化问题，利用设计良好的李亚普诺夫函数，导出了计算和通信复杂度，以实现在光滑和强凸目标函数上的任意精度。
PDFa year ago
利用结构性 MRI 为帕金森患者识别独特的脑网络标识号
本文提出了一种新的算法，Unique Brain Network Identification Number (UBNIN)，用于编码个体的大脑网络，并使用这种算法对帕金森病患者进行研究。结果表明，UBNIN 的数值对于每个大脑网络都是独特
PDFa year ago
集体通信的带宽最优流水线调度
本文提出了一种强多项式时间算法，可以在任何网络拓扑上生成带宽优化的全局 / 归约散播，算法构建了流水线调度，实现了在给定网络拓扑上最佳的带宽性能。
PDFa year ago
双曲曲率图神经网络
本研究探索图形拓扑的离散曲率和嵌入空间的连续全局曲率的属性，提出了一种基于超边曲率感知的图神经网络（HCGNN），该网络利用离散曲率引导周围消息传递，并同时自适应调整连续曲率。在节点分类和链接预测任务上进行了广泛的实验，结果表明所提出的方法
PDF2 years ago
基于深度强化学习的网络拓扑优化
本研究提出了一种新颖的深度强化学习算法，称为优势演员评论 - 图搜索（A2C-GS），用于网络拓扑优化，并通过在真实网络场景上进行案例研究，证明了 A2C-GS 在效率和性能方面具有卓越的性能。
PDF2 years ago
网络和身份驱动语言创新的地理传播特性
该研究使用基于代理人的模型，在社交媒体平台 Twitter 上收集的创新性单词数据集基础上，揭示了文化创新传播的地理模式取决于身份认同和网络拓扑结构的交互作用。网络贡献了弱关联扩散，而身份认同则对强联系扩散起着不同寻常的作用，两者结合才能更
PDF2 years ago
非凸分散学习的统一细化收敛分析
本研究探讨了解决分布式优化问题的多种方法，包括 EXTRA、Exact-Diffusion/D^2 和梯度跟踪算法等，研究表明这些方法在网络拓扑敏感性上相对于 DSGD 较弱。该研究针对此问题提出了一种统一的分布式算法 SUDA，并建立了
PDF3 years ago
ICCVperf4sight：用于在边缘 GPU 上建模 CNN 训练性能的工具流
本研究提出了一种自动方法：perf4sight，它能够使用 PyTorch 作为框架和 NVIDIA Jetson TX2 作为目标设备，开发出准确预测 CNN 训练内存和延迟的模型，为边缘 GPU 上的高效网络调整铺平道路。
PDF3 years ago