Buchumschlag

Client-Conditional Federated Learning via Local Training Data Statistics

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
1. Verfasser:	Brännvall, Rickard
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2026
Schlagworte:	Machine Learning 68T05, 68W15 I.2.6; I.2.11
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Semantic-Constrained Federated Aggregation: Convergence Theory and Privacy-Utility Bounds for Knowledge-Enhanced Distributed Learning
von: Arafat, Jahidul
Veröffentlicht: (2025)

Your Data, My Model: Learning Who Really Helps in Federated Learning
von: Abdurakhmanova, Shamsiiat, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Multi-Agent Decision-Focused Learning via Value-Aware Sequential Communication
von: Amoh, Benjamin, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Territory Paint Wars: Diagnosing and Mitigating Failure Modes in Competitive Multi-Agent PPO
von: Singh, Diyansha
Veröffentlicht: (2026)

Dynamical Priors as a Training Objective in Reinforcement Learning
von: Subaharan, Sukesh
Veröffentlicht: (2026)

MACS: Multi-Agent Reinforcement Learning for Optimization of Crystal Structures
von: Zamaraeva, Elena, et al.
Veröffentlicht: (2025)

RL-LLM-DT: An Automatic Decision Tree Generation Method Based on RL Evaluation and LLM Enhancement
von: Lin, Junjie, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Federated Learning and Class Imbalances
von: Zhu, Siqi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Adaptive Latent-Space Constraints in Personalized Federated Learning
von: Ayromlou, Sana, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Dynamic Dual-Granularity Skill Bank for Agentic RL
von: Tu, Songjun, et al.
Veröffentlicht: (2026)

SPARK: Igniting Communication-Efficient Decentralized Learning via Stage-wise Projected NTK and Accelerated Regularization
von: Xia, Li
Veröffentlicht: (2025)

The Six Sigma Agent: Achieving Enterprise-Grade Reliability in LLM Systems Through Consensus-Driven Decomposed Execution
von: Patel, Khush, et al.
Veröffentlicht: (2026)

WorkflowGen:an adaptive workflow generation mechanism driven by trajectory experience
von: Wei, Ruocan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Conditioning on Local Statistics for Scalable Heterogeneous Federated Learning
von: Brännvall, Rickard
Veröffentlicht: (2025)

AI Agents: Evolution, Architecture, and Real-World Applications
von: Krishnan, Naveen
Veröffentlicht: (2025)

Adaptive Minds: Empowering Agents with LoRA-as-Tools
von: Shekar, Pavan C, et al.
Veröffentlicht: (2025)

NeuroState-Bench: A Human-Calibrated Benchmark for Commitment Integrity in LLM Agent Profiles
von: Jia, Xiao
Veröffentlicht: (2026)

On the Fundamental Limitations of Decentralized Learnable Reward Shaping in Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning
von: Akella, Aditya
Veröffentlicht: (2025)

Spatial-Temporal Learning-Based Distributed Routing for Dynamic LEO Satellite Networks
von: Chou, Po-Heng, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Generative Evolutionary Meta-Solver (GEMS): Scalable Surrogate-Free Multi-Agent Reinforcement Learning
von: Sharma, Alakh, et al.
Veröffentlicht: (2025)

The Inhibitor: ReLU and Addition-Based Attention for Efficient Transformers under Fully Homomorphic Encryption on the Torus
von: Brännvall, Rickard, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Safe Distributed Control of Multi-Robot Systems with Communication Delays
von: Ballotta, Luca, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Evaluation of Differential Privacy Mechanisms on Federated Learning
von: Varsani, Tejash
Veröffentlicht: (2025)

Decentralized Time Series Classification with ROCKET Features
von: Casella, Bruno, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Benchmarking the Limits of In-Context Reinforcement Learning for Ad-Hoc Teamwork
von: Jing, Yuheng, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Exponential-Family Membership Inference: From LiRA and RMIA to BaVarIA
von: Brännvall, Rickard
Veröffentlicht: (2026)

Partitioned Neural Network Training via Synthetic Intermediate Labels
von: Karadağ, Cevat Volkan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

DeepPersona: A Generative Engine for Scaling Deep Synthetic Personas
von: Wang, Zhen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

The Efficiency Attenuation Phenomenon: A Computational Challenge to the Language of Thought Hypothesis
von: Zhang, Di
Veröffentlicht: (2026)

Federated Learning in Adversarial Environments: Testbed Design and Poisoning Resilience in Cybersecurity
von: Huang, Hao Jian, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Manipulating Transformer-Based Models: Controllability, Steerability, and Robust Interventions
von: Alpay, Faruk, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Agentic Discovery of Neural Architectures: AIRA-Compose and AIRA-Design
von: Pepe, Alberto, et al.
Veröffentlicht: (2026)

ParetoBandit: Budget-Paced Adaptive Routing for Non-Stationary LLM Serving
von: Taberner-Miller, Annette
Veröffentlicht: (2026)

NeurOptimisation: The Spiking Way to Evolve
von: Cruz-Duarte, Jorge Mario, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Federated k-Means over Networks
von: Yang, Xu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

SmartEdge: Smart Healthcare End-to-End Integrated Edge and Cloud Computing System for Diabetes Prediction Enabled by Ensemble Machine Learning
von: Hennebelle, Alain, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Mean-Field Reinforcement Learning without Synchrony
von: Yang, Shan
Veröffentlicht: (2026)

Improving Local Training in Federated Learning via Temperature Scaling
von: Lee, Kichang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Generating Realistic Safety-Critical Scenarios for Vehicle-Pedestrian Interactions
von: Pu, Qingwen, et al.
Veröffentlicht: (2026)

GAN-Enhanced Deep Reinforcement Learning for Semantic-Aware Resource Allocation in 6G Network Slicing
von: John, Daniel Benniah
Veröffentlicht: (2026)