論文の概要: List-Decodable Coded Computing: Breaking the Adversarial Toleration Barrier

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.11653v1
• Date: Wed, 27 Jan 2021 19:17:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-13 19:32:20.708068
• Title: List-Decodable Coded Computing: Breaking the Adversarial Toleration Barrier
• Title（参考訳）: List-Decodable Coded Computing: Adversarial Toleration Barrierを破る
• Authors: Mahdi Soleymani, Ramy E. Ali, Hessam Mahdavifar, A. Salman Avestimehr
• Abstract要約: 我々は,これまでコード化コンピューティングで知られていた逆許容しきい値障壁を破る手法を提案する。 本稿では,マスタノードがサイド情報を取得するために,適切に設計された余分な計算を行う方法を示す。 さらに、開発した技術を特定の符号化コンピューティング環境に組み込むため、折り畳みLCCまたはFLCCと呼ばれる折り畳みラグランジュ符号化コンピューティングを提案します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.75623641870649
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We consider the problem of coded computing where a computational task is performed in a distributed fashion in the presence of adversarial workers. We propose techniques to break the adversarial toleration threshold barrier previously known in coded computing. More specifically, we leverage list-decoding techniques for folded Reed-Solomon (FRS) codes and propose novel algorithms to recover the correct codeword using side information. In the coded computing setting, we show how the master node can perform certain carefully designed extra computations in order to obtain the side information. This side information will be then utilized to prune the output of list decoder in order to uniquely recover the true outcome. We further propose folded Lagrange coded computing, referred to as folded LCC or FLCC, to incorporate the developed techniques into a specific coded computing setting. Our results show that FLCC outperforms LCC by breaking the barrier on the number of adversaries that can be tolerated. In particular, the corresponding threshold in FLCC is improved by a factor of two compared to that of LCC.
• Abstract（参考訳）: 計算タスクを分散的に行う符号化コンピューティングの課題を,対人的作業者の存在下で検討する。 我々は,これまでコード化コンピューティングで知られていた逆許容しきい値障壁を破る手法を提案する。 具体的には、折り畳みリードソロモン(FRS)符号のリストデコード技術を活用し、サイド情報を用いて正しいコード単語を復元する新しいアルゴリズムを提案します。 コード化された計算環境では、マスターノードがサイド情報を取得するために注意深く設計された余分な計算をいかに行うかを示す。 このサイド情報はリストデコーダの出力をpruneするために利用され、真の結果を一意に回復する。 さらに、開発した技術を特定の符号化コンピューティング環境に組み込むため、折り畳みLCCまたはFLCCと呼ばれる折り畳みラグランジュ符号化コンピューティングを提案します。 その結果、FLCCは許容できる敵の数の障壁を破ることでLCCを上回っていることが示された。 特に、FLCCの対応するしきい値はLCCと比較して2倍改善される。

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