Buchumschlag

Dual-Segment Clustering Strategy for Hierarchical Federated Learning in Heterogeneous Wireless Environments

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Sun, Pengcheng, Liu, Erwu, Ni, Wei, Yu, Kanglei, Qu, Xinyu, Wang, Rui, Bi, Yanlong, Zhang, Chuanchun, Jamalipour, Abbas
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Machine Learning Artificial Intelligence Distributed, Parallel, and Cluster Computing
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

BeerReview: A Blockchain-enabled Peer Review Platform
von: Jin, Guodong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Analysis and Optimization of Wireless Multimodal Federated Learning on Modal Heterogeneity
von: Han, Xuefeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Data Heterogeneity-Aware Client Selection for Federated Learning in Wireless Networks
von: Yang, Yanbing, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Federated Learning as a Service for Hierarchical Edge Networks with Heterogeneous Models
von: Gao, Wentao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

DWM-RO: Decentralized World Models with Reasoning Offloading for SWIPT-enabled Satellite-Terrestrial HetNets
von: Liu, Guangyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Heterogeneous Federated Fine-Tuning with Parallel One-Rank Adaptation
von: Zhang, Zikai, et al.
Veröffentlicht: (2026)

FedHC: A Hierarchical Clustered Federated Learning Framework for Satellite Networks
von: Liu, Zhuocheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Semi-Supervised Federated Learning Framework with Hierarchical Clustering Aggregation for Heterogeneous Satellite Networks
von: Liu, Zhuocheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Novel Indicator for Quantifying and Minimizing Information Utility Loss of Robot Teams
von: Zhao, Xiyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

BeACONS: A Blockchain-enabled Authentication and Communications Network for Scalable IoV
von: Shi, Qi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Federated Learning for Terahertz Wireless Communication
von: Baydas, O. Tansel, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Edge Association Strategies for Synthetic Data Empowered Hierarchical Federated Learning with Non-IID Data
von: Ng, Jer Shyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Holmes: Towards Distributed Training Across Clusters with Heterogeneous NIC Environment
von: Yang, Fei, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Towards Lock Modularization for Heterogeneous Environments
von: Zhang, Hanze, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Dalek: An Unconventional and Energy-Aware Heterogeneous Cluster
von: Cassagne, Adrien, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Cluster-Aware Multi-Round Update for Wireless Federated Learning in Heterogeneous Environments
von: Sun, Pengcheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Federated Inference for Heterogeneous LLM Communication and Collaboration
von: Chen, Zihan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Optimal Resource Efficiency with Fairness in Heterogeneous GPU Clusters
von: Mo, Zizhao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

ALANINE: A Novel Decentralized Personalized Federated Learning For Heterogeneous LEO Satellite Constellation
von: Zhao, Liang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Dynamic Client Clustering, Bandwidth Allocation, and Workload Optimization for Semi-synchronous Federated Learning
von: Yu, Liangkun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Energy-Efficient Wireless Federated Learning via Doubly Adaptive Quantization
von: Han, Xuefeng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Gradient Compression and Correlation Driven Federated Learning for Wireless Traffic Prediction
von: Zhang, Chuanting, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Apodotiko: Enabling Efficient Serverless Federated Learning in Heterogeneous Environments
von: Chadha, Mohak, et al.
Veröffentlicht: (2024)

On the Convergence Rates of Federated Q-Learning across Heterogeneous Environments
von: Wang, Leo Muxing, et al.
Veröffentlicht: (2024)

ClusterLess: Deadline-Aware Serverless Workflow Orchestration on Federated Edge Clusters
von: Farahani, Reza, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Training DNN Models over Heterogeneous Clusters with Optimal Performance
von: Nie, Chengyi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Hamava: Fault-tolerant Reconfigurable Geo-Replication on Heterogeneous Clusters
von: Mane, Tejas, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Cephalo: Harnessing Heterogeneous GPU Clusters for Training Transformer Models
von: Guo, Runsheng Benson, et al.
Veröffentlicht: (2024)

HARP: Orchestrating Automated Parallel Training on Heterogeneous GPU Clusters
von: Liang, Antian, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Zorse: Optimizing LLM Training Efficiency on Heterogeneous GPU Clusters
von: Guo, Runsheng Benson, et al.
Veröffentlicht: (2025)

SplitLLM: Hierarchical Split Learning for Large Language Model over Wireless Network
von: Zhang, Songge, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Inference Load-Aware Orchestration for Hierarchical Federated Learning
von: Lackinger, Anna, et al.
Veröffentlicht: (2024)

HetRL: Efficient Reinforcement Learning for LLMs in Heterogeneous Environments
von: He, Yongjun, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Faster Parallel Triangular Maximally Filtered Graphs and Hierarchical Clustering
von: Raphael, Steven, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Communication-Efficient Federated Learning by Quantized Variance Reduction for Heterogeneous Wireless Edge Networks
von: Wang, Shuai, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Energy Efficient Federated Learning with Hyperdimensional Computing over Wireless Communication Networks
von: Ding, Yahao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Split Fine-Tuning for Large Language Models in Wireless Networks
von: Zhang, Songge, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Exploring System-Heterogeneous Federated Learning with Dynamic Model Selection
von: Yao, Dixi
Veröffentlicht: (2024)

Bridging Memory Gaps: Scaling Federated Learning for Heterogeneous Clients
von: Wu, Yebo, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Federated Incomplete Multi-View Clustering with Heterogeneous Graph Neural Networks
von: Yan, Xueming, et al.
Veröffentlicht: (2024)