Resource-Constrained Decentralized Federated Learning via Personalized Event-Triggering
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Zehtabi, Shahryar, Hosseinalipour, Seyyedali, Brinton, Christopher G. |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2022
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Decentralized Sporadic Federated Learning: A Unified Algorithmic Framework with Convergence Guarantees
di: Zehtabi, Shahryar, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zehtabi, Shahryar, et al.
Pubblicazione: (2024)
Multi-Source to Multi-Target Decentralized Federated Domain Adaptation
di: Wang, Su, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Wang, Su, et al.
Pubblicazione: (2023)
Decentralized Directed Collaboration for Personalized Federated Learning
di: Liu, Yingqi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Liu, Yingqi, et al.
Pubblicazione: (2024)
Asynchronous Multi-Model Dynamic Federated Learning over Wireless Networks: Theory, Modeling, and Optimization
di: Chang, Zhan-Lun, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Chang, Zhan-Lun, et al.
Pubblicazione: (2023)
Decentralized Personalized Federated Learning for Min-Max Problems
di: Borodich, Ekaterina, et al.
Pubblicazione: (2021)
di: Borodich, Ekaterina, et al.
Pubblicazione: (2021)
Sporadic Gradient Tracking over Directed Graphs: A Theoretical Perspective on Decentralized Federated Learning
di: Zehtabi, Shahryar, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zehtabi, Shahryar, et al.
Pubblicazione: (2026)
Device Sampling and Resource Optimization for Federated Learning in Cooperative Edge Networks
di: Wang, Su, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Wang, Su, et al.
Pubblicazione: (2023)
Decentralized Nonconvex Composite Federated Learning with Gradient Tracking and Momentum
di: Zhou, Yuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhou, Yuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Time-varying Mixing Matrix Design for Energy-efficient Decentralized Federated Learning
di: Zhang, Xusheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Xusheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
Energy-efficient Decentralized Learning via Graph Sparsification
di: Zhang, Xusheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Xusheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
Communication-Efficient Federated Optimization over Semi-Decentralized Networks
di: Wang, He, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Wang, He, et al.
Pubblicazione: (2023)
Towards Dynamic Resource Allocation and Client Scheduling in Hierarchical Federated Learning: A Two-Phase Deep Reinforcement Learning Approach
di: Chen, Xiaojing, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chen, Xiaojing, et al.
Pubblicazione: (2024)
FIARSE: Model-Heterogeneous Federated Learning via Importance-Aware Submodel Extraction
di: Wu, Feijie, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wu, Feijie, et al.
Pubblicazione: (2024)
A Single-Loop Algorithm for Decentralized Bilevel Optimization
di: Dong, Youran, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Dong, Youran, et al.
Pubblicazione: (2023)
On Principled Local Optimization Methods for Federated Learning
di: Yuan, Honglin
Pubblicazione: (2024)
di: Yuan, Honglin
Pubblicazione: (2024)
Adaptive Federated Learning with Auto-Tuned Clients
di: Kim, Junhyung Lyle, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Kim, Junhyung Lyle, et al.
Pubblicazione: (2023)
Orchestrating Federated Learning in Space-Air-Ground Integrated Networks: Adaptive Data Offloading and Seamless Handover
di: Han, Dong-Jun, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Han, Dong-Jun, et al.
Pubblicazione: (2024)
Stochastic Controlled Averaging for Federated Learning with Communication Compression
di: Huang, Xinmeng, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Huang, Xinmeng, et al.
Pubblicazione: (2023)
A Penalty-Based Method for Communication-Efficient Decentralized Bilevel Programming
di: Nazari, Parvin, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Nazari, Parvin, et al.
Pubblicazione: (2022)
A Stochastic Approximation Approach for Efficient Decentralized Optimization on Random Networks
di: Yau, Chung-Yiu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yau, Chung-Yiu, et al.
Pubblicazione: (2024)
A Bias-Correction Decentralized Stochastic Gradient Algorithm with Momentum Acceleration
di: Hu, Yuchen, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Hu, Yuchen, et al.
Pubblicazione: (2025)
A Double Tracking Method for Optimization with Decentralized Generalized Orthogonality Constraints
di: Wang, Lei, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Lei, et al.
Pubblicazione: (2024)
S$^3$LDBO: A Snapshot Single-Loop Algorithm for Decentralized Bilevel Optimization
di: Yin, Chao, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Yin, Chao, et al.
Pubblicazione: (2026)
Efficient Federated Learning against Heterogeneous and Non-stationary Client Unavailability
di: Xiang, Ming, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Xiang, Ming, et al.
Pubblicazione: (2024)
ATA: Adaptive Task Allocation for Efficient Resource Management in Distributed Machine Learning
di: Maranjyan, Artavazd, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Maranjyan, Artavazd, et al.
Pubblicazione: (2025)
BROADCAST: Reducing Both Stochastic and Compression Noise to Robustify Communication-Efficient Federated Learning
di: Zhu, Heng, et al.
Pubblicazione: (2021)
di: Zhu, Heng, et al.
Pubblicazione: (2021)
FedCanon: Non-Convex Composite Federated Learning with Efficient Proximal Operation on Heterogeneous Data
di: Zhou, Yuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhou, Yuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Dynamic Regularized Sharpness Aware Minimization in Federated Learning: Approaching Global Consistency and Smooth Landscape
di: Sun, Yan, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Sun, Yan, et al.
Pubblicazione: (2023)
Efficient Adaptive Federated Optimization
di: Lee, Su Hyeong, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Lee, Su Hyeong, et al.
Pubblicazione: (2024)
Continuous-Time Analysis of Federated Averaging
di: Overman, Tom, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Overman, Tom, et al.
Pubblicazione: (2025)
Communication-Efficient Federated Bilevel Optimization with Local and Global Lower Level Problems
di: Li, Junyi, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Li, Junyi, et al.
Pubblicazione: (2023)
The Privacy Power of Correlated Noise in Decentralized Learning
di: Allouah, Youssef, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Allouah, Youssef, et al.
Pubblicazione: (2024)
A Multi-Token Coordinate Descent Method for Semi-Decentralized Vertical Federated Learning
di: Valdeira, Pedro, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Valdeira, Pedro, et al.
Pubblicazione: (2023)
Local Methods with Adaptivity via Scaling
di: Chezhegov, Savelii, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chezhegov, Savelii, et al.
Pubblicazione: (2024)
On Biased Compression for Distributed Learning
di: Beznosikov, Aleksandr, et al.
Pubblicazione: (2020)
di: Beznosikov, Aleksandr, et al.
Pubblicazione: (2020)
Online Distributed Learning with Quantized Finite-Time Coordination
di: Bastianello, Nicola, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Bastianello, Nicola, et al.
Pubblicazione: (2023)
Asynchronous Policy Gradient Aggregation for Efficient Distributed Reinforcement Learning
di: Tyurin, Alexander, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Tyurin, Alexander, et al.
Pubblicazione: (2025)
The Limits and Potentials of Local SGD for Distributed Heterogeneous Learning with Intermittent Communication
di: Patel, Kumar Kshitij, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Patel, Kumar Kshitij, et al.
Pubblicazione: (2024)
Proving the Limited Scalability of Centralized Distributed Optimization via a New Lower Bound Construction
di: Tyurin, Alexander
Pubblicazione: (2025)
di: Tyurin, Alexander
Pubblicazione: (2025)
LoCoDL: Communication-Efficient Distributed Learning with Local Training and Compression
di: Condat, Laurent, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Condat, Laurent, et al.
Pubblicazione: (2024)
Documenti analoghi
-
Decentralized Sporadic Federated Learning: A Unified Algorithmic Framework with Convergence Guarantees
di: Zehtabi, Shahryar, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Multi-Source to Multi-Target Decentralized Federated Domain Adaptation
di: Wang, Su, et al.
Pubblicazione: (2023) -
Decentralized Directed Collaboration for Personalized Federated Learning
di: Liu, Yingqi, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Asynchronous Multi-Model Dynamic Federated Learning over Wireless Networks: Theory, Modeling, and Optimization
di: Chang, Zhan-Lun, et al.
Pubblicazione: (2023) -
Decentralized Personalized Federated Learning for Min-Max Problems
di: Borodich, Ekaterina, et al.
Pubblicazione: (2021)