Buchumschlag

BIPPO: Budget-Aware Independent PPO for Energy-Efficient Federated Learning Services

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Lackinger, Anna, Morichetta, Andrea, Frangoudis, Pantelis A., Dustdar, Schahram
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Machine Learning Distributed, Parallel, and Cluster Computing Multiagent Systems
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Reactive Orchestration for Hierarchical Federated Learning Under a Communication Cost Budget
von: Čilić, Ivan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

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

RainCloud: Decentralized Coordination and Communication in Heterogeneous IoT Swarms
von: Loisel, Filip, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Leveraging Neural Graph Compilers in Machine Learning Research for Edge-Cloud Systems
von: Furutanpey, Alireza, et al.
Veröffentlicht: (2025)

QEdgeProxy: QoS-Aware Load Balancing for IoT Services in the Computing Continuum
von: Čilić, Ivan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

SureFED: Robust Federated Learning via Uncertainty-Aware Inward and Outward Inspection
von: Heydaribeni, Nasimeh, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Distributed Intelligence in the Computing Continuum with Active Inference
von: Pujol, Victor Casamayor, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Adaptive Stream Processing on Edge Devices through Active Inference
von: Sedlak, Boris, et al.
Veröffentlicht: (2024)

QoS-Aware Load Balancing in the Computing Continuum via Multi-Player Bandits
von: Čilić, Ivan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Adversarial Robustness of Bottleneck Injected Deep Neural Networks for Task-Oriented Communication
von: Furutanpey, Alireza, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Multi-Dimensional Autoscaling of Stream Processing Services on Edge Devices
von: Sedlak, Boris, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Compressed Federated Reinforcement Learning with a Generative Model
von: Beikmohammadi, Ali, et al.
Veröffentlicht: (2024)

SADDLe: Sharpness-Aware Decentralized Deep Learning with Heterogeneous Data
von: Choudhary, Sakshi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Communication-Efficient Personalized Distributed Learning with Data and Node Heterogeneity
von: Tian, Zhuojun, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Single-Loop Federated Actor-Critic across Heterogeneous Environments
von: Zhu, Ye, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Adaptive Active Inference Agents for Heterogeneous and Lifelong Federated Learning
von: Danilenka, Anastasiya, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Formal and Empirical Study of Metadata-Based Profiling for Resource Management in the Computing Continuum
von: Morichetta, Andrea, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Multitask Learning with Learned Task Relationships
von: Wan, Zirui, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Asynchronous Local Computations in Distributed Bayesian Learning
von: Bhar, Kinjal, et al.
Veröffentlicht: (2023)

On the Surprising Effectiveness of a Single Global Merging in Decentralized Learning
von: Zhu, Tongtian, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Optimizing Decentralized Online Learning for Supervised Regression and Classification Problems
von: Kruijssen, J. M. Diederik, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Multi-Agent Bandit Learning through Heterogeneous Action Erasure Channels
von: Hanna, Osama A., et al.
Veröffentlicht: (2023)

AGMARL-DKS: An Adaptive Graph-Enhanced Multi-Agent Reinforcement Learning for Dynamic Kubernetes Scheduling
von: Hamzeh, Hamed
Veröffentlicht: (2026)

Collaborative Learning of On-Device Small Model and Cloud-Based Large Model: Advances and Future Directions
von: Niu, Chaoyue, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Resilient by Design -- Active Inference for Distributed Continuum Intelligence
von: Donta, Praveen Kumar, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Multidimensional Elasticity Framework for Adaptive Data Analytics Management in the Computing Continuum
von: Laso, Sergio, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Message-Aware Graph Attention Networks for Large-Scale Multi-Robot Path Planning
von: Li, Qingbiao, et al.
Veröffentlicht: (2020)

Cooperative Solutions to Exploration Tasks Under Speed and Budget Constraints
von: Karishma, et al.
Veröffentlicht: (2022)

CommunityAI: Towards Community-based Federated Learning
von: Murturi, Ilir, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Incentivizing Multi-Tenant Split Federated Learning for Foundation Models at the Network Edge
von: Li, Songyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Unified Framework for Center-based Clustering of Distributed Data
von: Armacki, Aleksandar, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Decentralized Task Offloading and Load-Balancing for Mobile Edge Computing in Dense Networks
von: Yahya, Mariam, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Argos: Agentic Time-Series Anomaly Detection with Autonomous Rule Generation via Large Language Models
von: Gu, Yile, et al.
Veröffentlicht: (2025)

On Collaboration in Distributed Parameter Estimation with Resource Constraints
von: Chen, Yu-Zhen Janice, et al.
Veröffentlicht: (2023)

ISFL: Federated Learning for Non-i.i.d. Data with Local Importance Sampling
von: Zhu, Zheqi, et al.
Veröffentlicht: (2022)

MARS: Efficient, Adaptive Co-Scheduling for Heterogeneous Agentic Systems
von: Wang, Yifei, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Rendering Wireless Environments Useful for Gradient Estimators: A Zero-Order Stochastic Federated Learning Method
von: Mhanna, Elissa, et al.
Veröffentlicht: (2024)

OpenFedLLM: Training Large Language Models on Decentralized Private Data via Federated Learning
von: Ye, Rui, et al.
Veröffentlicht: (2024)

SLO-Aware Task Offloading within Collaborative Vehicle Platoons
von: Sedlak, Boris, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Decentralized Federated Policy Gradient with Byzantine Fault-Tolerance and Provably Fast Convergence
von: Jordan, Philip, et al.
Veröffentlicht: (2024)