Buchumschlag

Efficient Distributed Learning over Decentralized Networks with Convoluted Support Vector Machine

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Chen, Canyi, Qiao, Nan, Zhu, Liping
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Machine Learning Distributed, Parallel, and Cluster Computing
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Lumos: Heterogeneity-aware Federated Graph Learning over Decentralized Devices
von: Pan, Qiying, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Distributed Convolutional Neural Network Training on Mobile and Edge Clusters
von: Rama, Pranav, et al.
Veröffentlicht: (2024)

DIGEST: Fast and Communication Efficient Decentralized Learning with Local Updates
von: Gholami, Peyman, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Communication-Efficient Federated Optimization over Semi-Decentralized Networks
von: Wang, He, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Decentralized Learning Made Easy with DecentralizePy
von: Dhasade, Akash, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Homogenizing Non-IID datasets via In-Distribution Knowledge Distillation for Decentralized Learning
von: Ravikumar, Deepak, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Heterogeneous Federated Learning with Convolutional and Spiking Neural Networks
von: Yu, Yingchao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Detecting Rug Pulls in Decentralized Exchanges: Machine Learning Evidence from the TON Blockchain
von: Yaremus, Dmitry, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Fair Decentralized Learning
von: Biswas, Sayan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Unlearning during Learning: An Efficient Federated Machine Unlearning Method
von: Gu, Hanlin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

OCD-FL: A Novel Communication-Efficient Peer Selection-based Decentralized Federated Learning
von: Masmoudi, Nizar, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Communication-Efficient Distributed Learning with Local Immediate Error Compensation
von: Cheng, Yifei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

SparDL: Distributed Deep Learning Training with Efficient Sparse Communication
von: Zhao, Minjun, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Low-Cost Privacy-Preserving Decentralized Learning
von: Biswas, Sayan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Get More for Less in Decentralized Learning Systems
von: Dhasade, Akash, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Key-Embedded Privacy for Decentralized AI in Biomedical Omics
von: Zhang, Rongyu, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Traversal Learning: A Lossless And Efficient Distributed Learning Framework
von: Batbaatar, Erdenebileg, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Robust Fully-Asynchronous Methods for Distributed Training over General Architecture
von: Zhu, Zehan, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Vanishing Variance Problem in Fully Decentralized Neural-Network Systems
von: Tian, Yongding, et al.
Veröffentlicht: (2024)

An All-Reduce Compatible Top-K Compressor for Communication-Efficient Distributed Learning
von: Chen, Chuyan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Lightweight Federated Learning over Wireless Edge Networks
von: Hou, Xiangwang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Decentralized Orchestration Architecture for Fluid Computing: A Secure Distributed AI Use Case
von: Cajaraville-Aboy, Diego, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Efficient Data Distribution Estimation for Accelerated Federated Learning
von: Wang, Yuanli, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Robust Decentralized Learning with Local Updates and Gradient Tracking
von: Ghiasvand, Sajjad, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Energy-Aware Decentralized Learning with Intermittent Model Training
von: Dhasade, Akash, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Protocol Learning, Decentralized Frontier Risk and the No-Off Problem
von: Long, Alexander
Veröffentlicht: (2024)

Averaging Rate Scheduler for Decentralized Learning on Heterogeneous Data
von: Aketi, Sai Aparna, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Decentralized Federated Learning with Model Caching on Mobile Agents
von: Wang, Xiaoyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

TACOS: Topology-Aware Collective Algorithm Synthesizer for Distributed Machine Learning
von: Won, William, et al.
Veröffentlicht: (2023)

FedSSA: Semantic Similarity-based Aggregation for Efficient Model-Heterogeneous Personalized Federated Learning
von: Yi, Liping, et al.
Veröffentlicht: (2023)

ECHO-2: A Large-Scale Distributed Rollout Framework for Cost-Efficient Reinforcement Learning
von: Song, Jingwei, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Harmonizing Generalization and Personalization in Ring-topology Decentralized Federated Learning
von: Guo, Shunxin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Straggler-Resilient Decentralized Learning via Adaptive Asynchronous Updates
von: Xiong, Guojun, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Dynamic Topology Optimization for Non-IID Data in Decentralized Learning
von: Cox, Bart, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Armada: Memory-Efficient Distributed Training of Large-Scale Graph Neural Networks
von: Waleffe, Roger, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Fair Distributed Cooperative Bandit Learning on Networks for Intelligent Internet of Things Systems (Technical Report)
von: Chen, Ziqun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Optimal Routing for Federated Learning over Dynamic Satellite Networks: Tractable or Not?
von: Zhao, Yi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

DYNAMIX: RL-based Adaptive Batch Size Optimization in Distributed Machine Learning Systems
von: Dai, Yuanjun, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Hybrid Dual-Batch and Cyclic Progressive Learning for Efficient Distributed Training
von: Lu, Kuan-Wei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Communication-Efficient Distributed Deep Learning via Federated Dynamic Averaging
von: Theologitis, Michail, et al.
Veröffentlicht: (2024)