Fugu-MT 論文翻訳(概要): Communication-Aware Collaborative Learning

論文の概要: Communication-Aware Collaborative Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.10569v1
Date: Sat, 19 Dec 2020 01:47:02 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2021-05-01 11:16:18.459185
Title: Communication-Aware Collaborative Learning
Title（参考訳）: コミュニケーションを意識した協調学習
Authors: Avrim Blum, Shelby Heinecke, Lev Reyzin
Abstract要約: 分散ブーストを用いたコミュニケーション効率の高いPAC学習アルゴリズムを開発。中間段階として、協調的なPAC学習アルゴリズムが分類ノイズにどのように適応できるかを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 11.183124892686239
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Algorithms for noiseless collaborative PAC learning have been analyzed and optimized in recent years with respect to sample complexity. In this paper, we study collaborative PAC learning with the goal of reducing communication cost at essentially no penalty to the sample complexity. We develop communication efficient collaborative PAC learning algorithms using distributed boosting. We then consider the communication cost of collaborative learning in the presence of classification noise. As an intermediate step, we show how collaborative PAC learning algorithms can be adapted to handle classification noise. With this insight, we develop communication efficient algorithms for collaborative PAC learning robust to classification noise.
Abstract（参考訳）: ノイズレス協調pac学習のアルゴリズムは,近年,サンプル複雑性に関して解析・最適化されている。本稿では,通信コストの削減を目標とし,サンプル複雑性に対して実質的にペナルティを伴わない協調的pac学習について検討する。分散ブースティングを用いた通信効率の高い協調pac学習アルゴリズムを開発した。次に,分類ノイズの存在下での協調学習のコミュニケーションコストを検討する。中間段階として、協調的なPAC学習アルゴリズムが分類ノイズにどのように適応できるかを示す。そこで本研究では,ノイズ分類に頑健な協調pac学習のための通信効率の高いアルゴリズムを開発した。

関連論文リスト

Online inductive learning from answer sets for efficient reinforcement learning exploration [52.03682298194168]
エージェントポリシーの近似を説明可能な近似を表す論理規則の集合を学習するために,帰納的な解集合プログラムの学習を利用する。次に、学習ルールに基づいて回答セット推論を行い、次のバッチで学習エージェントの探索をガイドします。本手法は,初回トレーニングにおいても,エージェントが達成した割引リターンを著しく向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (2025-01-13T16:13:22Z)
Enhancing PAC Learning of Half spaces Through Robust Optimization Techniques [0.0]
PACは、一定の悪意のある雑音下でハーフスペースを学習し、トレーニングデータのごく一部が逆向きに破損する。半宇宙学習における雑音耐性を考慮に入れた理論的枠組みを拡張した,新しい効率的なアルゴリズムを提案する。本稿では,従来の最先端手法と比較して,悪質な雑音に対して優れた頑健性を示すアルゴリズムの性能を包括的に分析する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-21T23:08:17Z)
DiffCP: Ultra-Low Bit Collaborative Perception via Diffusion Model [44.23276350463173]
コラボレーティブ・インテリジェンス(CP)は、スタンドアローン・インテリジェンスの本質的な限界に対する有望な解決策として浮上している。 DiffCPは、特殊な拡散モデルを用いて協調者の知覚情報を効率的に圧縮する新しいCPパラダイムである。 DiffCPは,最先端のアルゴリズムと同じ性能を維持しつつ,通信コストを14.5倍に削減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2024-09-29T07:19:54Z)
Decentralized and Lifelong-Adaptive Multi-Agent Collaborative Learning [57.652899266553035]
分散型および生涯適応型多エージェント協調学習は、中央サーバを使わずに複数のエージェント間のコラボレーションを強化することを目的としている。動的協調グラフを用いた分散マルチエージェント生涯協調学習アルゴリズムであるDeLAMAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-03-11T09:21:11Z)
Composite federated learning with heterogeneous data [11.40641907024708]
本稿では,複合フェデレート学習(FL)問題を解くための新しいアルゴリズムを提案する。このアルゴリズムは、近似演算子と通信を戦略的に分離することで非滑らかな正規化を管理し、データ類似性に関する仮定なしにクライアントのドリフトに対処する。提案アルゴリズムは最適解の近傍に線形に収束し,数値実験における最先端手法よりもアルゴリズムの優位性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (2023-09-04T20:22:57Z)
Provably Efficient Representation Learning with Tractable Planning in Low-Rank POMDP [81.00800920928621]
部分的に観測可能なマルコフ決定過程(POMDP)における表現学習の研究まず,不確実性(OFU)に直面した最大推定(MLE)と楽観性を組み合わせた復調性POMDPのアルゴリズムを提案する。次に、このアルゴリズムをより広範な$gamma$-observable POMDPのクラスで機能させる方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (2023-06-21T16:04:03Z)
MARLIN: Soft Actor-Critic based Reinforcement Learning for Congestion Control in Real Networks [63.24965775030673]
そこで本研究では,汎用的な渋滞制御(CC)アルゴリズムを設計するための新しい強化学習(RL)手法を提案する。我々の解であるMARLINは、Soft Actor-Criticアルゴリズムを用いてエントロピーとリターンの両方を最大化する。我々は,MARLINを実ネットワーク上で訓練し,実ミスマッチを克服した。
論文参考訳（メタデータ） (2023-02-02T18:27:20Z)
Personalized Decentralized Multi-Task Learning Over Dynamic Communication Graphs [59.96266198512243]
本稿では,正と負の相関関係を持つタスクに対する分散・フェデレーション学習アルゴリズムを提案する。本アルゴリズムでは,タスク間の相関関係を自動的に計算し,コミュニケーショングラフを動的に調整して相互に有益なタスクを接続し,互いに悪影響を及ぼす可能性のあるタスクを分離する。合成ガウスデータセットと大規模セレブ属性(CelebA)データセットについて実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (2022-12-21T18:58:24Z)
Communication-Efficient Collaborative Best Arm Identification [6.861971769602314]
エージェントが協調して目的関数を学習するマルチエージェント学習モデルにおいて,バンドイット理論の基本的な問題であるトップ・m$腕識別について検討する。私たちは、最大限のスピードアップを達成するための協調学習アルゴリズムの設計に興味を持っています。
論文参考訳（メタデータ） (2022-08-18T19:02:29Z)
Unsupervised Clustered Federated Learning in Complex Multi-source Acoustic Environments [75.8001929811943]
現実的で挑戦的なマルチソース・マルチルーム音響環境を導入する。本稿では,音響シーンの変動を考慮したクラスタリング制御手法を提案する。提案手法はクラスタリングに基づく測度を用いて最適化され,ネットワークワイド分類タスクによって検証される。
論文参考訳（メタデータ） (2021-06-07T14:51:39Z)
Interactive Learning from Activity Description [11.068923430996575]
本稿では,要求充足エージェントを言語的に記述することで,要求充足エージェントの訓練を可能にする対話型学習プロトコルを提案する。我々のプロトコルは、模倣学習(IL)や強化学習(RL)といった従来のアルゴリズムと相補的な優位性を提供する対話型学習アルゴリズムの新しいファミリーを生み出している。我々は,このプロトコルを実践的に実装し,純粋に言語記述フィードバックを用いた2つの要求充足問題をエージェントに訓練するアルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (2021-02-13T22:51:11Z)
A Low Complexity Decentralized Neural Net with Centralized Equivalence using Layer-wise Learning [49.15799302636519]
我々は、分散処理ノード(労働者)で最近提案された大規模ニューラルネットワークをトレーニングするために、低複雑性分散学習アルゴリズムを設計する。我々の設定では、トレーニングデータは作業者間で分散されるが、プライバシやセキュリティ上の懸念からトレーニングプロセスでは共有されない。本研究では,データが一箇所で利用可能であるかのように,等価な学習性能が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2020-09-29T13:08:12Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。