Buchumschlag

Learned Neighbor Trust for Collaborative Deployment in Model-Agnostic Decentralized Learning

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Lanier, Michael, Ge, Luise, Kompella, Sastry, Vorobeychik, Yevgeniy
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2026
Schlagworte:	Machine Learning
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

A Scalable Approach to Solving Simulation-Based Network Security Games
von: Lanier, Michael, et al.
Veröffentlicht: (2026)

COSMOS: Model-Agnostic Personalized Federated Learning with Clustered Server Models and Pseudo-Label-Only Communication
von: Rachmut, Ben, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Learning Policy Committees for Effective Personalization in MDPs with Diverse Tasks
von: Ge, Luise, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Learning Linear Utility Functions From Pairwise Comparison Queries
von: Ge, Luise, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Learning Interpretable Policies in Hindsight-Observable POMDPs through Partially Supervised Reinforcement Learning
von: Lanier, Michael, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Attacks on Node Attributes in Graph Neural Networks
von: Xu, Ying, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Verified Safe Reinforcement Learning for Neural Network Dynamic Models
von: Wu, Junlin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

CyGym: A Simulation-Based Game-Theoretic Analysis Framework for Cybersecurity
von: Lanier, Michael, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Robust Graph Contrastive Learning with Information Restoration
von: Zhu, Yulin, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Active Target Discovery under Uninformative Prior: The Power of Permanent and Transient Memory
von: Sarkar, Anindya, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Online Feedback Efficient Active Target Discovery in Partially Observable Environments
von: Sarkar, Anindya, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Multi-Agent Reinforcement Learning for Assessing False-Data Injection Attacks on Transportation Networks
von: Eghtesad, Taha, et al.
Veröffentlicht: (2023)

CoFineLLM: Conformal Finetuning of LLMs for Language-Instructed Robot Planning
von: Wang, Jun, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Preference Poisoning Attacks on Reward Model Learning
von: Wu, Junlin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Mind the (DH) Gap! A Contrast in Risky Choices Between Reasoning and Conversational LLMs
von: Ge, Luise, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Optimized Distortion in Linear Social Choice
von: Ge, Luise, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Axioms for AI Alignment from Human Feedback
von: Ge, Luise, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Adversarial Machine Unlearning
von: Di, Zonglin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Continual Deep Reinforcement Learning to Prevent Catastrophic Forgetting in Jamming Mitigation
von: Davaslioglu, Kemal, et al.
Veröffentlicht: (2024)

To Give or Not to Give? The Impacts of Strategically Withheld Recourse
von: Chen, Yatong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Lagrangian Time-Series Machine Learning Framework for Predicting Concentrations and Exploring Drivers of Atmospheric Aerosols: Model Development and Application to Cloud Condensation Nuclei in Marine Boundary Layer
von: Zhou, Shengqian, et al.
Veröffentlicht: (2026)

How to Combat Reactive and Dynamic Jamming Attacks with Reinforcement Learning
von: Sagduyu, Yalin E., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Augmenting Training Data with Vector-Quantized Variational Autoencoder for Classifying RF Signals
von: Kompella, Srihari Kamesh, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Low Rank Adaptation for Adversarial Perturbation
von: Liu, Han, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Smart Sampling: Helping from Friendly Neighbors for Decentralized Federated Learning
von: Wang, Lin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

GOMAA-Geo: GOal Modality Agnostic Active Geo-localization
von: Sarkar, Anindya, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Dataset Representativeness and Downstream Task Fairness
von: Borza, Victor, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Whom to Trust? Adaptive Collaboration in Personalized Federated Learning
von: Abourayya, Amr, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Your Neighbors Know: Leveraging Local Neighborhoods for Backdoor Detection in Decentralized Learning
von: Biswas, Sayan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Linear Social Choice with Few Queries: A Moment-Based Approach
von: Ge, Luise, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Collaboratively Learning Federated Models from Noisy Decentralized Data
von: Li, Haoyuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Collaborative Active Learning in Conditional Trust Environment
von: Chong, Zan-Kai, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Targeted Attacks and Defenses for Distributed Federated Learning in Vehicular Networks
von: Demir, Utku, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Trust-free Personalized Decentralized Learning
von: Li, Yawen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Coordinated Anti-Jamming Resilience in Swarm Networks via Multi-Agent Reinforcement Learning
von: Abolhassani, Bahman, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Sliced Rényi Pufferfish Privacy: Directional Additive Noise Mechanism and Private Learning with Gradient Clipping
von: Zhang, Tao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Deep-Relative-Trust-Based Diffusion for Decentralized Deep Learning
von: Li, Muyun, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Performance Analysis of Decentralized Federated Learning Deployments
von: Jiang, Chengyan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Cellular Learning: Scattered Data Regression in High Dimensions via Voronoi Cells
von: Sastry, Shankar Prasad
Veröffentlicht: (2025)

Learning After Model Deployment
von: Kaymak, Derda, et al.
Veröffentlicht: (2025)