Enhancing User Experience in On-Device Machine Learning with Gated Compression Layers
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Li, Haiguang, Pervaiz, Usama, Antognini, Joseph, Matuszak, Michał, Au, Lawrence, Roux, Gilles, Thormundsson, Trausti |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2024
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Dynamic Switch Layers For Unsupervised Learning
di: Li, Haiguang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Li, Haiguang, et al.
Pubblicazione: (2024)
Federated Learning and Trajectory Compression for Enhanced AIS Coverage
di: Gräupl, Thomas, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Gräupl, Thomas, et al.
Pubblicazione: (2025)
Learning-Driven Exploration for Reinforcement Learning
di: Usama, Muhammad, et al.
Pubblicazione: (2019)
di: Usama, Muhammad, et al.
Pubblicazione: (2019)
FineGates: LLMs Finetuning with Compression using Stochastic Gates
di: Svirsky, Jonathan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Svirsky, Jonathan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Real Time Headway Predictions in Urban Rail Systems and Implications for Service Control: A Deep Learning Approach
di: Usama, Muhammad, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Usama, Muhammad, et al.
Pubblicazione: (2025)
Bundle Network: a Machine Learning-Based Bundle Method
di: Demelas, Francesca, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Demelas, Francesca, et al.
Pubblicazione: (2025)
Distributional Reinforcement Learning with Information Bottleneck for Uncertainty-Aware DRAM Equalization
di: Usama, Muhammad, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Usama, Muhammad, et al.
Pubblicazione: (2026)
GANDALF: Gated Adaptive Network for Deep Automated Learning of Features
di: Joseph, Manu, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Joseph, Manu, et al.
Pubblicazione: (2022)
Deep Reinforcement Learning-Based DRAM Equalizer Parameter Optimization Using Latent Representations
di: Usama, Muhammad, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Usama, Muhammad, et al.
Pubblicazione: (2025)
Achieving Better Local Regret Bound for Online Non-Convex Bilevel Optimization
di: Jia, Tingkai, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Jia, Tingkai, et al.
Pubblicazione: (2026)
EdgeWisePersona: A Dataset for On-Device User Profiling from Natural Language Interactions
di: Bartkowiak, Patryk, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Bartkowiak, Patryk, et al.
Pubblicazione: (2025)
Model Compression in Practice: Lessons Learned from Practitioners Creating On-device Machine Learning Experiences
di: Hohman, Fred, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Hohman, Fred, et al.
Pubblicazione: (2023)
AutoCompress: Critical Layer Isolation for Efficient Transformer Compression
di: Thorat, Archit
Pubblicazione: (2026)
di: Thorat, Archit
Pubblicazione: (2026)
Enabling On-Device Learning via Experience Replay with Efficient Dataset Condensation
di: Xu, Gelei, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Xu, Gelei, et al.
Pubblicazione: (2024)
Applications of Random Matrix Theory in Machine Learning and Brain Mapping
di: Lawrence, Katrina
Pubblicazione: (2025)
di: Lawrence, Katrina
Pubblicazione: (2025)
The Agentic Researcher: A Practical Guide to AI-Assisted Research in Mathematics and Machine Learning
di: Zimmer, Max, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zimmer, Max, et al.
Pubblicazione: (2026)
Optimising Random Forest Machine Learning Algorithms for User VR Experience Prediction Based on Iterative Local Search-Sparrow Search Algorithm
di: Tang, Xirui, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Tang, Xirui, et al.
Pubblicazione: (2024)
Bayesian Robust Aggregation for Federated Learning
di: Karakulev, Aleksandr, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Karakulev, Aleksandr, et al.
Pubblicazione: (2025)
A Free Lunch in LLM Compression: Revisiting Retraining after Pruning
di: Wagner, Moritz, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wagner, Moritz, et al.
Pubblicazione: (2025)
Sequential Compression Layers for Efficient Federated Learning in Foundational Models
di: Mahla, Navyansh, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Mahla, Navyansh, et al.
Pubblicazione: (2024)
Hardware-Aware DNN Compression for Homogeneous Edge Devices
di: Zhang, Kunlong, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Kunlong, et al.
Pubblicazione: (2025)
Timing Matters: Enhancing User Experience through Temporal Prediction in Smart Homes
di: Ganatra, Shrey, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ganatra, Shrey, et al.
Pubblicazione: (2024)
Machine Learning to Predict Digital Frustration from Clickstream Data
di: Joseph, Jibin
Pubblicazione: (2025)
di: Joseph, Jibin
Pubblicazione: (2025)
SigGate: Enhancing Recurrent Neural Networks with Signature-Based Gating Mechanisms
di: Genet, Rémi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Genet, Rémi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Model-Driven Learning-Based Physical Layer Authentication for Mobile Wi-Fi Devices
di: Guo, Yijia, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Guo, Yijia, et al.
Pubblicazione: (2026)
Model Compression Engine for Wearable Devices Skin Cancer Diagnosis
di: Delgado-López, Jacob M., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Delgado-López, Jacob M., et al.
Pubblicazione: (2025)
milearn: A Python Package for Multi-Instance Machine Learning
di: Zankov, Dmitry, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zankov, Dmitry, et al.
Pubblicazione: (2025)
Dependable Distributed Training of Compressed Machine Learning Models
di: Malandrino, Francesco, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Malandrino, Francesco, et al.
Pubblicazione: (2024)
Continuous Pupillography: A Case for Visual Health Ecosystem
di: Younus, Usama, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Younus, Usama, et al.
Pubblicazione: (2024)
Generalization of Long-Range Machine Learning Potentials in Complex Chemical Spaces
di: Sanocki, Michal, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Sanocki, Michal, et al.
Pubblicazione: (2025)
Stochastic Penalty-Barrier Methods for Constrained Machine Learning
di: Bosák, Adam, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Bosák, Adam, et al.
Pubblicazione: (2026)
Using Low-Discrepancy Points for Data Compression in Machine Learning: An Experimental Comparison
di: Göttlich, Simone, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Göttlich, Simone, et al.
Pubblicazione: (2024)
Exploring Quantum-Enhanced Machine Learning for Computer Vision: Applications and Insights on Noisy Intermediate-Scale Quantum Devices
di: Mandadapu, Purnachandra
Pubblicazione: (2024)
di: Mandadapu, Purnachandra
Pubblicazione: (2024)
Memory-Augmented Architecture for Long-Term Context Handling in Large Language Models
di: Shinwari, Haseeb Ullah Khan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Shinwari, Haseeb Ullah Khan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Bregman Conditional Random Fields: Sequence Labeling with Parallelizable Inference Algorithms
di: Corro, Caio, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Corro, Caio, et al.
Pubblicazione: (2025)
ExpThink: Experience-Guided Reinforcement Learning for Adaptive Chain-of-Thought Compression
di: Bian, Tingcheng, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Bian, Tingcheng, et al.
Pubblicazione: (2026)
Optimising for Energy Efficiency and Performance in Machine Learning
di: Ferreira, Emile Dos Santos, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Ferreira, Emile Dos Santos, et al.
Pubblicazione: (2026)
Recent and Upcoming Developments in Randomized Numerical Linear Algebra for Machine Learning
di: Dereziński, Michał, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Dereziński, Michał, et al.
Pubblicazione: (2024)
How Understanding Forecast Uncertainty Resolves the Explainability Problem in Machine Learning Models
di: Breeden, Joseph L.
Pubblicazione: (2026)
di: Breeden, Joseph L.
Pubblicazione: (2026)
PiCSRL: Physics-Informed Contextual Spectral Reinforcement Learning
di: Azadani, Mitra Nasr, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Azadani, Mitra Nasr, et al.
Pubblicazione: (2026)
Documenti analoghi
-
Dynamic Switch Layers For Unsupervised Learning
di: Li, Haiguang, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Federated Learning and Trajectory Compression for Enhanced AIS Coverage
di: Gräupl, Thomas, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Learning-Driven Exploration for Reinforcement Learning
di: Usama, Muhammad, et al.
Pubblicazione: (2019) -
FineGates: LLMs Finetuning with Compression using Stochastic Gates
di: Svirsky, Jonathan, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Real Time Headway Predictions in Urban Rail Systems and Implications for Service Control: A Deep Learning Approach
di: Usama, Muhammad, et al.
Pubblicazione: (2025)