Salvato in:
| Autori principali: | Magureanu, Horia, Usher, Naïri |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2024
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | https://arxiv.org/abs/2402.16157 |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Analysis of regularized federated learning
di: Liu, Langming, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Liu, Langming, et al.
Pubblicazione: (2024)
Non-convex composite federated learning with heterogeneous data
di: Zhang, Jiaojiao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Jiaojiao, et al.
Pubblicazione: (2025)
Version age-based client scheduling policy for federated learning
di: Hu, Xinyi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Hu, Xinyi, et al.
Pubblicazione: (2024)
Proof-of-Collaborative-Learning: A Multi-winner Federated Learning Consensus Algorithm
di: Sokhankhosh, Amirreza, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Sokhankhosh, Amirreza, et al.
Pubblicazione: (2024)
GraphStorm: all-in-one graph machine learning framework for industry applications
di: Zheng, Da, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zheng, Da, et al.
Pubblicazione: (2024)
Distributed client selection with multi-objective in federated learning assisted Internet of Vehicles
di: Cha, Narisu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Cha, Narisu, et al.
Pubblicazione: (2024)
Impacts of floating-point non-associativity on reproducibility for HPC and deep learning applications
di: Shanmugavelu, Sanjif, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Shanmugavelu, Sanjif, et al.
Pubblicazione: (2024)
Role-Aware Multi-modal federated learning system for detecting phishing webpages
di: Wang, Bo, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Bo, et al.
Pubblicazione: (2025)
Hybrid FedGraph: An efficient hybrid federated learning algorithm using graph convolutional neural network
di: Jang, Jaeyeon, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Jang, Jaeyeon, et al.
Pubblicazione: (2024)
Collaborative and Distributed Bayesian Optimization via Consensus: Showcasing the Power of Collaboration for Optimal Design
di: Yue, Xubo, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Yue, Xubo, et al.
Pubblicazione: (2023)
Declarative Application Management in the Fog. A bacteria-inspired decentralised approach
di: Brogi, Antonio, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Brogi, Antonio, et al.
Pubblicazione: (2025)
Controlled privacy leakage propagation throughout overlapping grouped learning
di: Kiani, Shahrzad, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kiani, Shahrzad, et al.
Pubblicazione: (2025)
Distributed Maximum Consensus over Noisy Links
di: Lari, Ehsan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Lari, Ehsan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Federated learning with distributed fixed design quantum chips and quantum channels
di: Daskin, Ammar
Pubblicazione: (2024)
di: Daskin, Ammar
Pubblicazione: (2024)
Benchmarking federated strategies in Peer-to-Peer Federated learning for biomedical data
di: Salmeron, Jose L., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Salmeron, Jose L., et al.
Pubblicazione: (2024)
Adaptive Consensus Gradients Aggregation for Scaled Distributed Training
di: Choukroun, Yoni, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Choukroun, Yoni, et al.
Pubblicazione: (2024)
A chaotic maps-based privacy-preserving distributed deep learning for incomplete and Non-IID datasets
di: Arévalo, Irina, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Arévalo, Irina, et al.
Pubblicazione: (2024)
Robust Zero Trust Architecture: Joint Blockchain based Federated learning and Anomaly Detection based Framework
di: Pokhrel, Shiva Raj, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Pokhrel, Shiva Raj, et al.
Pubblicazione: (2024)
Carbon-aware decentralized dynamic task offloading in MIMO-MEC networks via multi-agent reinforcement learning
di: Zulfiqar, Mubshra, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zulfiqar, Mubshra, et al.
Pubblicazione: (2026)
Parallel Algorithms for the One Sided Crossing Minimization Problem
di: Popa, Bogdan-Ioan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Popa, Bogdan-Ioan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Secure, Verifiable, and Scalable Multi-Client Data Sharing via Consensus-Based Privacy-Preserving Data Distribution
di: Panth, Prajwal, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Panth, Prajwal, et al.
Pubblicazione: (2026)
When Swarm Learning meets energy series data: A decentralized collaborative learning design based on blockchain
di: Xu, Lei, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Xu, Lei, et al.
Pubblicazione: (2024)
A Bayesian Framework for Clustered Federated Learning
di: Wu, Peng, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wu, Peng, et al.
Pubblicazione: (2024)
A Survey on Contribution Evaluation in Vertical Federated Learning
di: Cui, Yue, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Cui, Yue, et al.
Pubblicazione: (2024)
Training Machine Learning models at the Edge: A Survey
di: Khouas, Aymen Rayane, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Khouas, Aymen Rayane, et al.
Pubblicazione: (2024)
A Survey on Collaborative DNN Inference for Edge Intelligence
di: Ren, Weiqing, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Ren, Weiqing, et al.
Pubblicazione: (2022)
A Theory of Multi-Agent Generative Flow Networks
di: Brunswic, Leo Maxime, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Brunswic, Leo Maxime, et al.
Pubblicazione: (2025)
Drift-Aware Federated Learning: A Causal Perspective
di: Fang, Yunjie, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Fang, Yunjie, et al.
Pubblicazione: (2025)
A Robust Federated Learning Framework for Undependable Devices at Scale
di: Wang, Shilong, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Shilong, et al.
Pubblicazione: (2024)
Personalized Interpretation on Federated Learning: A Virtual Concepts approach
di: Yan, Peng, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yan, Peng, et al.
Pubblicazione: (2024)
cuConv: A CUDA Implementation of Convolution for CNN Inference
di: Jordà, Marc, et al.
Pubblicazione: (2021)
di: Jordà, Marc, et al.
Pubblicazione: (2021)
Dion2: A Simple Method to Shrink Matrix in Muon
di: Ahn, Kwangjun, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ahn, Kwangjun, et al.
Pubblicazione: (2025)
Multi-objective methods in Federated Learning: A survey and taxonomy
di: Hartmann, Maria, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Hartmann, Maria, et al.
Pubblicazione: (2025)
Traversal Learning: A Lossless And Efficient Distributed Learning Framework
di: Batbaatar, Erdenebileg, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Batbaatar, Erdenebileg, et al.
Pubblicazione: (2025)
CSAFL: A Clustered Semi-Asynchronous Federated Learning Framework
di: Zhang, Yu, et al.
Pubblicazione: (2021)
di: Zhang, Yu, et al.
Pubblicazione: (2021)
A Survey on Federated Fine-tuning of Large Language Models
di: Wu, Yebo, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wu, Yebo, et al.
Pubblicazione: (2025)
ADAPT: A Self-Calibrating Proactive Autoscaler for Container Orchestration
di: Baghel, Himanshu Singh
Pubblicazione: (2026)
di: Baghel, Himanshu Singh
Pubblicazione: (2026)
LIFL: A Lightweight, Event-driven Serverless Platform for Federated Learning
di: Qi, Shixiong, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Qi, Shixiong, et al.
Pubblicazione: (2024)
A Digital Twin Framework for Liquid-cooled Supercomputers as Demonstrated at Exascale
di: Brewer, Wesley, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Brewer, Wesley, et al.
Pubblicazione: (2024)
Caesar: A Low-deviation Compression Approach for Efficient Federated Learning
di: Yan, Jiaming, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yan, Jiaming, et al.
Pubblicazione: (2024)
Documenti analoghi
-
Analysis of regularized federated learning
di: Liu, Langming, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Non-convex composite federated learning with heterogeneous data
di: Zhang, Jiaojiao, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Version age-based client scheduling policy for federated learning
di: Hu, Xinyi, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Proof-of-Collaborative-Learning: A Multi-winner Federated Learning Consensus Algorithm
di: Sokhankhosh, Amirreza, et al.
Pubblicazione: (2024) -
GraphStorm: all-in-one graph machine learning framework for industry applications
di: Zheng, Da, et al.
Pubblicazione: (2024)