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基于深度强化学习的深度神经网络多租户多加速器系统的在线调度策略
当前，云服务外包 DNNs 的趋势日益增长。本文介绍了一种针对多租户环境中 DNNs 在线调度的低开销深度强化学习算法 RELMAS，考虑了加速器的数据流异构性和内存带宽竞争问题，提高了服务提供商的硬件利用率并优化了服务水平协议满意率。在包
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3 months ago
使用 TFHE 对加密数据进行神经网络训练
使用全同态加密的方法实现神经网络的训练外包，以保护数据的机密性，可以在加密的数据上进行统一的训练，并学习量化的神经网络模型。数据可以在多个参与方之间进行水平或垂直分割，从而实现机密数据的合作。研究在多个数据集上训练逻辑回归和多层感知机。
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5 months ago
KDD
在线劳动力市场招聘和外包算法
本文提供了一种用于团队组建、外包和招聘的算法，以实现成本最小化，并在基于实际任务需求和工人技能的半合成数据集上进行了实验。
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4 years ago
ICLR
Slalom：受信任硬件中神经网络的快速、可验证和私有执行
本研究探索了使用 Trusted Execution Environments（TEE）优化深度神经网络执行的问题，提出了一种名为 Slalom 的框架，用于实现基于 TEE 架构的有效且私密的外包计算，实验结果表明 Slalom 的执行性
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6 years ago
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