Fugu-MT 論文翻訳(概要): Federated Variational Inference Methods for Structured Latent Variable Models

論文の概要: Federated Variational Inference Methods for Structured Latent Variable Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.03314v2
Date: Fri, 7 Jul 2023 04:39:07 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-07-10 15:44:11.929070
Title: Federated Variational Inference Methods for Structured Latent Variable Models
Title（参考訳）: 構造化潜在変数モデルに対するフェデレーション変分推定法
Authors: Conor Hassan, Robert Salomone, Kerrie Mengersen
Abstract要約: フェデレートされた学習方法は、データが元の場所を離れることなく、分散データソースをまたいだモデルトレーニングを可能にする。本稿では,ベイズ機械学習において広く用いられている構造的変分推論に基づく汎用的でエレガントな解を提案する。また、標準FedAvgアルゴリズムに類似した通信効率のよい変種も提供する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0312968200748118
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Federated learning methods enable model training across distributed data sources without data leaving their original locations and have gained increasing interest in various fields. However, existing approaches are limited, excluding many structured probabilistic models. We present a general and elegant solution based on structured variational inference, widely used in Bayesian machine learning, adapted for the federated setting. Additionally, we provide a communication-efficient variant analogous to the canonical FedAvg algorithm. The proposed algorithms' effectiveness is demonstrated, and their performance is compared with hierarchical Bayesian neural networks and topic models.
Abstract（参考訳）: フェデレートされた学習手法は,データを元の場所に残さずに分散データソース間のモデルトレーニングを可能にし,様々な分野への関心を高めている。しかし、既存のアプローチは多くの構造化確率モデルを除いて制限されている。本稿では,ベイズ機械学習において広く用いられている構造的変分推論に基づく汎用的かつエレガントな解について述べる。さらに、標準的なFedAvgアルゴリズムに類似した通信効率のよい変種を提供する。提案アルゴリズムの有効性を実証し,その性能を階層型ベイズニューラルネットワークやトピックモデルと比較した。

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