Drift-aware Collaborative Assistance Mixture of Experts for Heterogeneous Multistream Learning
Fuente:
arXiv
Enregistré dans:
| Auteurs principaux: | Yu, En, Lu, Jie, Wang, Kun, Yang, Xiaoyu, Zhang, Guangquan |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2025
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
Online Boosting Adaptive Learning under Concept Drift for Multistream Classification
par: Yu, En, et autres
Publié: (2023)
par: Yu, En, et autres
Publié: (2023)
Generalized Incremental Learning under Concept Drift across Evolving Data Streams
par: Yu, En, et autres
Publié: (2025)
par: Yu, En, et autres
Publié: (2025)
Autonomous Drift Learning in Data Streams: A Unified Perspective
par: Yang, Xiaoyu, et autres
Publié: (2026)
par: Yang, Xiaoyu, et autres
Publié: (2026)
Learning Robust Spectral Dynamics for Temporal Domain Generalization
par: Yu, En, et autres
Publié: (2025)
par: Yu, En, et autres
Publié: (2025)
Heterogeneous Information-Bottleneck Coordination Graphs for Multi-Agent Reinforcement Learning
par: Duan, Wei, et autres
Publié: (2026)
par: Duan, Wei, et autres
Publié: (2026)
Turning Drift into Constraint: Robust Reasoning Alignment in Non-Stationary Multi-Stream Environments
par: Yang, Xiaoyu, et autres
Publié: (2025)
par: Yang, Xiaoyu, et autres
Publié: (2025)
HFedMoE: Resource-aware Heterogeneous Federated Learning with Mixture-of-Experts
par: Fang, Zihan, et autres
Publié: (2026)
par: Fang, Zihan, et autres
Publié: (2026)
A Behavior-Aware Approach for Deep Reinforcement Learning in Non-stationary Environments without Known Change Points
par: Liu, Zihe, et autres
Publié: (2024)
par: Liu, Zihe, et autres
Publié: (2024)
Aggregation Alignment for Federated Learning with Mixture-of-Experts under Data Heterogeneity
par: Fang, Zihan, et autres
Publié: (2026)
par: Fang, Zihan, et autres
Publié: (2026)
Scalable Heterogeneous Graph Learning via Heterogeneous-aware Orthogonal Prototype Experts
par: Zhou, Wei, et autres
Publié: (2026)
par: Zhou, Wei, et autres
Publié: (2026)
Unveiling Hidden Collaboration within Mixture-of-Experts in Large Language Models
par: Tang, Yuanbo, et autres
Publié: (2025)
par: Tang, Yuanbo, et autres
Publié: (2025)
Each Rank Could be an Expert: Single-Ranked Mixture of Experts LoRA for Multi-Task Learning
par: Zhao, Ziyu, et autres
Publié: (2025)
par: Zhao, Ziyu, et autres
Publié: (2025)
Retrieval-Augmented Mixture of LoRA Experts for Uploadable Machine Learning
par: Zhao, Ziyu, et autres
Publié: (2024)
par: Zhao, Ziyu, et autres
Publié: (2024)
Autonomous Concept Drift Threshold Determination
par: Lu, Pengqian, et autres
Publié: (2025)
par: Lu, Pengqian, et autres
Publié: (2025)
PWC-MoE: Privacy-Aware Wireless Collaborative Mixture of Experts
par: Su, Yang, et autres
Publié: (2025)
par: Su, Yang, et autres
Publié: (2025)
Autonomous Source Knowledge Selection in Multi-Domain Adaptation
par: Li, Keqiuyin, et autres
Publié: (2025)
par: Li, Keqiuyin, et autres
Publié: (2025)
Mixture of Heterogeneous Grouped Experts for Language Modeling
par: Ma, Zhicheng, et autres
Publié: (2026)
par: Ma, Zhicheng, et autres
Publié: (2026)
Wavelet Mixture of Experts for Time Series Forecasting
par: Zhou, Zheng, et autres
Publié: (2025)
par: Zhou, Zheng, et autres
Publié: (2025)
MoEMeta: Mixture-of-Experts Meta Learning for Few-Shot Relational Learning
par: Wu, Han, et autres
Publié: (2025)
par: Wu, Han, et autres
Publié: (2025)
T-REX: Mixture-of-Rank-One-Experts with Semantic-aware Intuition for Multi-task Large Language Model Finetuning
par: Zhang, Rongyu, et autres
Publié: (2024)
par: Zhang, Rongyu, et autres
Publié: (2024)
FedRD: Reducing Divergences for Generalized Federated Learning via Heterogeneity-aware Parameter Guidance
par: Wang, Kaile, et autres
Publié: (2026)
par: Wang, Kaile, et autres
Publié: (2026)
HiMoE: Heterogeneity-Informed Mixture-of-Experts for Fair Spatial-Temporal Forecasting
par: Yu, Shaohan, et autres
Publié: (2024)
par: Yu, Shaohan, et autres
Publié: (2024)
Mixture-of-Experts Meets In-Context Reinforcement Learning
par: Wu, Wenhao, et autres
Publié: (2025)
par: Wu, Wenhao, et autres
Publié: (2025)
Robust Heterogeneous Analog-Digital Computing for Mixture-of-Experts Models with Theoretical Generalization Guarantees
par: Chowdhury, Mohammed Nowaz Rabbani, et autres
Publié: (2026)
par: Chowdhury, Mohammed Nowaz Rabbani, et autres
Publié: (2026)
Retro-Expert: Collaborative Reasoning for Interpretable Retrosynthesis
par: Li, Xinyi, et autres
Publié: (2025)
par: Li, Xinyi, et autres
Publié: (2025)
HyperMoE: Towards Better Mixture of Experts via Transferring Among Experts
par: Zhao, Hao, et autres
Publié: (2024)
par: Zhao, Hao, et autres
Publié: (2024)
Theory on Mixture-of-Experts in Continual Learning
par: Li, Hongbo, et autres
Publié: (2024)
par: Li, Hongbo, et autres
Publié: (2024)
Dynamic Adaptive Shared Experts with Grouped Multi-Head Attention Mixture of Experts
par: Li, Cheng, et autres
Publié: (2025)
par: Li, Cheng, et autres
Publié: (2025)
MoHETS: Long-term Time Series Forecasting with Mixture-of-Heterogeneous-Experts
par: Ortigossa, Evandro S., et autres
Publié: (2026)
par: Ortigossa, Evandro S., et autres
Publié: (2026)
GraphMoRE: Mitigating Topological Heterogeneity via Mixture of Riemannian Experts
par: Guo, Zihao, et autres
Publié: (2024)
par: Guo, Zihao, et autres
Publié: (2024)
BuddyMoE: Exploiting Expert Redundancy to Accelerate Memory-Constrained Mixture-of-Experts Inference
par: Wang, Yun, et autres
Publié: (2025)
par: Wang, Yun, et autres
Publié: (2025)
Efficiently Editing Mixture-of-Experts Models with Compressed Experts
par: He, Yifei, et autres
Publié: (2025)
par: He, Yifei, et autres
Publié: (2025)
Privacy-Utility Trade-off in Data Publication: A Bilevel Optimization Framework with Curvature-Guided Perturbation
par: Yin, Yi, et autres
Publié: (2025)
par: Yin, Yi, et autres
Publié: (2025)
Geometric Mixture-of-Experts with Curvature-Guided Adaptive Routing for Graph Representation Learning
par: Cao, Haifang, et autres
Publié: (2026)
par: Cao, Haifang, et autres
Publié: (2026)
Graph Mixture of Experts and Memory-augmented Routers for Multivariate Time Series Anomaly Detection
par: Huang, Xiaoyu, et autres
Publié: (2024)
par: Huang, Xiaoyu, et autres
Publié: (2024)
A Stronger Mixture of Low-Rank Experts for Fine-Tuning Foundation Models
par: Sun, Mengyang, et autres
Publié: (2025)
par: Sun, Mengyang, et autres
Publié: (2025)
Dynamic Expert Quantization for Scalable Mixture-of-Experts Inference
par: Chu, Kexin, et autres
Publié: (2025)
par: Chu, Kexin, et autres
Publié: (2025)
Mixture of Diverse Size Experts
par: Sun, Manxi, et autres
Publié: (2024)
par: Sun, Manxi, et autres
Publié: (2024)
Mixture of Experts in Large Language Models
par: Zhang, Danyang, et autres
Publié: (2025)
par: Zhang, Danyang, et autres
Publié: (2025)
Dynamic TMoE: A Drift-Aware Dynamic Mixture of Experts Framework for Non-Stationary Time Series Forecasting
par: Zhu, Jiawen, et autres
Publié: (2026)
par: Zhu, Jiawen, et autres
Publié: (2026)
Documents similaires
-
Online Boosting Adaptive Learning under Concept Drift for Multistream Classification
par: Yu, En, et autres
Publié: (2023) -
Generalized Incremental Learning under Concept Drift across Evolving Data Streams
par: Yu, En, et autres
Publié: (2025) -
Autonomous Drift Learning in Data Streams: A Unified Perspective
par: Yang, Xiaoyu, et autres
Publié: (2026) -
Learning Robust Spectral Dynamics for Temporal Domain Generalization
par: Yu, En, et autres
Publié: (2025) -
Heterogeneous Information-Bottleneck Coordination Graphs for Multi-Agent Reinforcement Learning
par: Duan, Wei, et autres
Publié: (2026)