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宽带通信中的空中联邦学习
本文提出一种新的方法，将联合学习与 MIMO 系统的内部工作无缝集成，实现隐私保护的分布式机器学习.
PDFa year ago
利用李亚普诺夫驱动的深度强化学习技术，利用可重构智能表面增强边缘推理
本文提供面向 6G 网络中可重构智能表面（RIS）的边缘智能算法，结合了 Lyapunov 随机优化和深度加强学习，以实现能耗、时延和推理准确度的最佳平衡。
PDFa year ago
具有内在隐私的通信和能源高效的无线联邦学习
本文提出了一种无线边缘私有联邦学习方案 PFELS，通过奇异值稀疏化降低通信通信和能源消耗，提高交付速度，保证客户端级别的差分隐私，实现共享全局模型过程中的隐私安全保障。实验结果表明，与现有技术相比，PFELS 在保持同等差分隐私保障的同时
PDFa year ago
使用不安定博弈算法缓存流量不稳定的内容
本文研究在无线边缘 (即基站) 缓存内容以最小化无限时域内的成本问题，将问题建模为不安定老虎机问题，证明了应用 Whittle 指数策略最小化费用的指标性。
PDF2 years ago
无线网络联合学习：有限带宽协调下降方法
本研究考虑了一种基于无线边缘网络的多对一联合学习架构，并提出了基于 SGD 的带限制坐标下降算法以适应无线通信资源。研究者还通过联合优化功率分配和学习速率以减少通信误差，并发现跨不同子载波的最佳功率分配应同时考虑梯度值和信道条件。最后，他们
PDF3 years ago
边缘无线图像检索
在无线边缘，通过使用数字和模拟通信方案，利用深度神经网络来压缩图像并进行图像检索，提高检索准确性、速度和可靠性。
PDF4 years ago
编码联邦学习
本研究提出了一种编码联邦学习方法，解决了异构计算平台上 (如无线边缘) 的迟滞计算和通信以及时模型更新的问题，并通过预计算冗余渐变来加速全局模型收敛达四倍以上。
PDF4 years ago
无线边缘联邦学习中，更新感知设备调度的收敛性
本研究探讨了在带宽受限的无线通道中，通过设计新的调度和资源分配策略，决定在每次迭代中要传输哪些设备的本地模型更新，并考虑到局部模型更新的重要性，实现联邦学习算法的收敛性和长期性能的优化。
PDF4 years ago