Fugu-MT 論文翻訳(概要): Decentralized Collaborative Learning with Probabilistic Data Protection

論文の概要: Decentralized Collaborative Learning with Probabilistic Data Protection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.10674v2
Date: Wed, 24 Aug 2022 01:21:01 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-08-25 10:27:08.421829
Title: Decentralized Collaborative Learning with Probabilistic Data Protection
Title（参考訳）: 確率的データ保護による分散協調学習
Authors: Tsuyoshi Id\'e, Rudy Raymond
Abstract要約: 本稿では、民主主義、多様性、プライバシの価値観を尊重するように慎重に設計された分散機械学習フレームワークを提案する。具体的には,プライバシ保護動的コンセンサスアルゴリズムを統合した多タスク学習フレームワークを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.7362989868031855
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We discuss future directions of Blockchain as a collaborative value co-creation platform, in which network participants can gain extra insights that cannot be accessed when disconnected from the others. As such, we propose a decentralized machine learning framework that is carefully designed to respect the values of democracy, diversity, and privacy. Specifically, we propose a federated multi-task learning framework that integrates a privacy-preserving dynamic consensus algorithm. We show that a specific network topology called the expander graph dramatically improves the scalability of global consensus building. We conclude the paper by making some remarks on open problems.
Abstract（参考訳）: 我々は,ネットワーク参加者が他と切り離された時にアクセスできない余分な洞察を得ることができる,共同価値共同創造プラットフォームとしてのブロックチェーンの今後の方向性について論じる。そこで我々は,民主主義,多様性,プライバシの価値を尊重するために,注意深く設計された分散機械学習フレームワークを提案する。具体的には,プライバシ保護動的コンセンサスアルゴリズムを統合した多タスク学習フレームワークを提案する。拡張グラフと呼ばれる特定のネットワークトポロジが,グローバルコンセンサス構築のスケーラビリティを劇的に改善することを示す。我々はオープンな問題についていくつかのコメントをすることで論文を締めくくった。

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