Fair Distributed Cooperative Bandit Learning on Networks for Intelligent Internet of Things Systems (Technical Report)
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Chen, Ziqun, Cai, Kechao, Zhang, Jinbei, Yu, Zhigang |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2024
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Multimodal Online Federated Learning with Modality Missing in Internet of Things
di: Wang, Heqiang, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Heqiang, et al.
Pubblicazione: (2025)
Device Scheduling and Assignment in Hierarchical Federated Learning for Internet of Things
di: Zhang, Tinghao, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Tinghao, et al.
Pubblicazione: (2024)
Adaptive Resolution Inference (ARI): Energy-Efficient Machine Learning for Internet of Things
di: Wang, Ziheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Ziheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
Split Learning-Enabled Framework for Secure and Light-weight Internet of Medical Things Systems
di: Sai, Siva, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Sai, Siva, et al.
Pubblicazione: (2025)
LoGoFair: Post-Processing for Local and Global Fairness in Federated Learning
di: Zhang, Li, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Li, et al.
Pubblicazione: (2025)
Enhancing Convergence, Privacy and Fairness for Wireless Personalized Federated Learning: Quantization-Assisted Min-Max Fair Scheduling
di: Zhao, Xiyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhao, Xiyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
FedAIoT: A Federated Learning Benchmark for Artificial Intelligence of Things
di: Alam, Samiul, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Alam, Samiul, et al.
Pubblicazione: (2023)
Learning to Schedule Online Tasks with Bandit Feedback
di: Xu, Yongxin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Xu, Yongxin, et al.
Pubblicazione: (2024)
Aequa: Fair Model Rewards in Collaborative Learning via Slimmable Networks
di: Tastan, Nurbek, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Tastan, Nurbek, et al.
Pubblicazione: (2025)
Fair Decentralized Learning
di: Biswas, Sayan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Biswas, Sayan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Order-Optimal Regret in Distributed Kernel Bandits using Uniform Sampling with Shared Randomness
di: Pavlovic, Nikola, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Pavlovic, Nikola, et al.
Pubblicazione: (2024)
Heterogeneous Federated Learning with Convolutional and Spiking Neural Networks
di: Yu, Yingchao, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yu, Yingchao, et al.
Pubblicazione: (2024)
Cooperative Minibatching in Graph Neural Networks
di: Balin, Muhammed Fatih, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Balin, Muhammed Fatih, et al.
Pubblicazione: (2023)
Cascading Bandits With Feedback
di: Prakash, R Sri, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Prakash, R Sri, et al.
Pubblicazione: (2025)
Fully Distributed Online Training of Graph Neural Networks in Networked Systems
di: Olshevskyi, Rostyslav, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Olshevskyi, Rostyslav, et al.
Pubblicazione: (2024)
Efficient Distributed Learning over Decentralized Networks with Convoluted Support Vector Machine
di: Chen, Canyi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chen, Canyi, et al.
Pubblicazione: (2025)
FairGFL: Privacy-Preserving Fairness-Aware Federated Learning with Overlapping Subgraphs
di: Zhou, Zihao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhou, Zihao, et al.
Pubblicazione: (2025)
Near-Optimal Privacy-Preserving Learning for Max-Min Fair Multi-Agent Bandits
di: Leshem, Amir
Pubblicazione: (2023)
di: Leshem, Amir
Pubblicazione: (2023)
Convergence-Privacy-Fairness Trade-Off in Personalized Federated Learning
di: Zhao, Xiyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhao, Xiyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
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)
The Internet of Things in the Era of Generative AI: Vision and Challenges
di: Wang, Xin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Xin, et al.
Pubblicazione: (2024)
FedTilt: Towards Multi-Level Fairness-Preserving and Robust Federated Learning
di: Zhang, Binghui, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Binghui, et al.
Pubblicazione: (2025)
GNNBENCH: Fair and Productive Benchmarking for Single-GPU GNN System
di: Gong, Yidong, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Gong, Yidong, et al.
Pubblicazione: (2024)
Heterogeneity-Aware Cooperative Federated Edge Learning with Adaptive Computation and Communication Compression
di: Zhang, Zhenxiao, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Zhenxiao, et al.
Pubblicazione: (2024)
FedStaleWeight: Buffered Asynchronous Federated Learning with Fair Aggregation via Staleness Reweighting
di: Ma, Jeffrey, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ma, Jeffrey, et al.
Pubblicazione: (2024)
Virtual Nodes Can Help: Tackling Distribution Shifts in Federated Graph Learning
di: Fu, Xingbo, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Fu, Xingbo, et al.
Pubblicazione: (2024)
NEST: Network- and Memory-Aware Device Placement For Distributed Deep Learning
di: Wang, Irene, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Wang, Irene, et al.
Pubblicazione: (2026)
Intelligent Orchestration of Distributed Large Foundation Model Inference at the Edge
di: Koch, Fernando, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Koch, Fernando, et al.
Pubblicazione: (2025)
AI-in-the-Loop Sensing and Communication Joint Design for Edge Intelligence
di: Cai, Zhijie, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Cai, Zhijie, et al.
Pubblicazione: (2025)
Flexible Clustered Federated Learning for Client-Level Data Distribution Shift
di: Duan, Moming, et al.
Pubblicazione: (2021)
di: Duan, Moming, et al.
Pubblicazione: (2021)
EarthSight: A Distributed Framework for Low-Latency Satellite Intelligence
di: Erol, Ansel Kaplan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Erol, Ansel Kaplan, et al.
Pubblicazione: (2025)
FedOBD: Opportunistic Block Dropout for Efficiently Training Large-scale Neural Networks through Federated Learning
di: Chen, Yuanyuan, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Chen, Yuanyuan, et al.
Pubblicazione: (2022)
TDC-Cache: A Trustworthy Decentralized Cooperative Caching Framework for Web3.0
di: Chen, Jinyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chen, Jinyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
Communication-Efficient Distributed Learning with Local Immediate Error Compensation
di: Cheng, Yifei, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Cheng, Yifei, et al.
Pubblicazione: (2024)
FedGA: A Fair Federated Learning Framework Based on the Gini Coefficient
di: Liu, ShanBin
Pubblicazione: (2025)
di: Liu, ShanBin
Pubblicazione: (2025)
Emulating Full Participation: An Effective and Fair Client Selection Strategy for Federated Learning
di: Li, Qingming, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Li, Qingming, et al.
Pubblicazione: (2024)
CYCle: Choosing Your Collaborators Wisely to Enhance Collaborative Fairness in Decentralized Learning
di: Tastan, Nurbek, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Tastan, Nurbek, et al.
Pubblicazione: (2025)
Time-Series Learning for Proactive Fault Prediction in Distributed Systems with Deep Neural Structures
di: Wang, Yang, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Yang, et al.
Pubblicazione: (2025)
DYNAMIX: RL-based Adaptive Batch Size Optimization in Distributed Machine Learning Systems
di: Dai, Yuanjun, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Dai, Yuanjun, et al.
Pubblicazione: (2025)
FedSAE: A Novel Self-Adaptive Federated Learning Framework in Heterogeneous Systems
di: Li, Li, et al.
Pubblicazione: (2021)
di: Li, Li, et al.
Pubblicazione: (2021)
Documenti analoghi
-
Multimodal Online Federated Learning with Modality Missing in Internet of Things
di: Wang, Heqiang, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Device Scheduling and Assignment in Hierarchical Federated Learning for Internet of Things
di: Zhang, Tinghao, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Adaptive Resolution Inference (ARI): Energy-Efficient Machine Learning for Internet of Things
di: Wang, Ziheng, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Split Learning-Enabled Framework for Secure and Light-weight Internet of Medical Things Systems
di: Sai, Siva, et al.
Pubblicazione: (2025) -
LoGoFair: Post-Processing for Local and Global Fairness in Federated Learning
di: Zhang, Li, et al.
Pubblicazione: (2025)