Fugu-MT 論文翻訳(概要): CALTeC: Content-Adaptive Linear Tensor Completion for Collaborative Intelligence

論文の概要: CALTeC: Content-Adaptive Linear Tensor Completion for Collaborative Intelligence

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.05531v1
Date: Thu, 10 Jun 2021 06:45:52 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-06-12 19:31:13.219549
Title: CALTeC: Content-Adaptive Linear Tensor Completion for Collaborative Intelligence
Title（参考訳）: CALTeC:コラボレーションインテリジェンスのためのコンテンツ適応線形テンソル補完
Authors: Ashiv Dhondea, Robert A. Cohen, Ivan V. Baji\'c
Abstract要約: 本稿では,CALTeC (Content-Adaptive Linear Completion) という手法を提案する。提案手法は高速でデータ適応的であり,事前学習を必要としない。
参考スコア（独自算出の注目度）: 24.192504570921624
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In collaborative intelligence, an artificial intelligence (AI) model is typically split between an edge device and the cloud. Feature tensors produced by the edge sub-model are sent to the cloud via an imperfect communication channel. At the cloud side, parts of the feature tensor may be missing due to packet loss. In this paper we propose a method called Content-Adaptive Linear Tensor Completion (CALTeC) to recover the missing feature data. The proposed method is fast, data-adaptive, does not require pre-training, and produces better results than existing methods for tensor data recovery in collaborative intelligence.
Abstract（参考訳）: コラボレーティブインテリジェンスでは、人工知能(AI)モデルは通常、エッジデバイスとクラウドの間で分割される。エッジサブモデルによって生成された特徴テンソルは、不完全な通信チャネルを介してクラウドに送られる。クラウド側では、パケット損失のために機能テンソルの一部が失われる可能性がある。本稿では,不足する特徴データを復元するために,コンテンツ適応線形テンソル補完(caltec)と呼ばれる手法を提案する。提案手法は高速でデータ適応性があり,事前学習を必要としない。

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