論文の概要: Energy-Aware Federated Learning with Distributed User Sampling and
Multichannel ALOHA
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.06033v1
- Date: Tue, 12 Sep 2023 08:05:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-13 14:01:05.075589
- Title: Energy-Aware Federated Learning with Distributed User Sampling and
Multichannel ALOHA
- Title(参考訳): 分散型ユーザサンプリングとマルチチャネルアロハを用いたエネルギアウェアフェデレート学習
- Authors: Rafael Valente da Silva, Onel L. Alcaraz L\'opez, and Richard Demo
Souza
- Abstract要約: エッジデバイス上での分散学習は、フェデレートラーニング(FL)の出現によって注目を集めている。
本稿では,エネルギ収穫装置(EH)をマルチチャネルALOHAとFLネットワークに統合することを検討する。
数値的な結果は,特に臨界設定において,この手法の有効性を示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.7769304982979666
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Distributed learning on edge devices has attracted increased attention with
the advent of federated learning (FL). Notably, edge devices often have limited
battery and heterogeneous energy availability, while multiple rounds are
required in FL for convergence, intensifying the need for energy efficiency.
Energy depletion may hinder the training process and the efficient utilization
of the trained model. To solve these problems, this letter considers the
integration of energy harvesting (EH) devices into a FL network with
multi-channel ALOHA, while proposing a method to ensure both low energy outage
probability and successful execution of future tasks. Numerical results
demonstrate the effectiveness of this method, particularly in critical setups
where the average energy income fails to cover the iteration cost. The method
outperforms a norm based solution in terms of convergence time and battery
level.
- Abstract(参考訳): エッジデバイス上での分散学習は、フェデレーション学習(fl)の出現によって注目を集めている。
特に、エッジデバイスはバッテリと異種エネルギーの可用性が限られることが多いが、flではコンバージェンスのために複数のラウンドが必要であり、エネルギー効率の必要性が増す。
エネルギーの枯渇は、トレーニングプロセスとトレーニングモデルの効率的な利用を妨げる可能性がある。
これらの問題を解決するために、この書簡では、低エネルギー停止確率と将来のタスクの実行を成功させる手法を提案しながら、エネルギ収穫装置(EH)をマルチチャネルALOHAとFLネットワークに統合することを検討する。
数値計算の結果,特に平均エネルギー収入が反復コストをカバーできない臨界設定において,本手法の有効性が示された。
この方法は収束時間とバッテリレベルの観点からノルムベースの解より優れる。
関連論文リスト
- Balancing Energy Efficiency and Distributional Robustness in
Over-the-Air Federated Learning [40.96977338485749]
本稿では,空気計算(AirComp)を用いた分布型頑健な連邦学習(FL)におけるエネルギー効率を保証する新しい手法を提案する。
本稿では,エネルギー効率に配慮した決定論的手法と,分散ロバスト性に配慮した確率論的手法の2つの相補的な洞察を統合する新しいクライアント選択手法を提案する。
シミュレーションの結果,提案アルゴリズムの有効性を実証し,ロバスト性およびエネルギー効率の両面から,ベースラインよりも優れた性能を示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-22T12:15:52Z) - Multiagent Reinforcement Learning with an Attention Mechanism for
Improving Energy Efficiency in LoRa Networks [52.96907334080273]
ネットワーク規模が大きくなるにつれて、パケット衝突によるLoRaネットワークのエネルギー効率は急激に低下する。
マルチエージェント強化学習(MALoRa)に基づく伝送パラメータ割り当てアルゴリズムを提案する。
シミュレーションの結果,MALoRaはベースラインアルゴリズムと比較してシステムEEを著しく改善することがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-16T11:37:23Z) - A Safe Deep Reinforcement Learning Approach for Energy Efficient
Federated Learning in Wireless Communication Networks [37.71759652012053]
Federated Learning(FL)は、分散AI技術を保存する重要なプライバシとして登場した。
現在FLで行われている努力にもかかわらず、その環境への影響は依然として未解決の問題である。
本稿では,必要な総エネルギーを最小化するために,関連機器の計算・通信資源のオーケストレーションを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-21T12:02:54Z) - A Safe Genetic Algorithm Approach for Energy Efficient Federated
Learning in Wireless Communication Networks [53.561797148529664]
フェデレートラーニング(FL)は、従来の集中型アプローチとは対照的に、デバイスが協調的にモデルトレーニングを行う分散技術として登場した。
FLの既存の取り組みにもかかわらず、その環境影響は、無線ネットワークへの適用性に関するいくつかの重要な課題が特定されているため、まだ調査中である。
現在の研究は遺伝的アルゴリズム(GA)アプローチを提案しており、FLプロセス全体のエネルギー消費と不要な資源利用の両方を最小化することを目標としている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-25T13:10:38Z) - Distributed Energy Management and Demand Response in Smart Grids: A
Multi-Agent Deep Reinforcement Learning Framework [53.97223237572147]
本稿では、自律制御と再生可能エネルギー資源のスマート電力グリッドシステムへの統合のための多エージェント深層強化学習(DRL)フレームワークを提案する。
特に,提案フレームワークは,住宅利用者に対する需要応答 (DR) と分散エネルギー管理 (DEM) を共同で検討している。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-29T01:18:58Z) - Performance Optimization for Variable Bitwidth Federated Learning in
Wireless Networks [103.22651843174471]
本稿では,モデル量子化による統合学習(FL)における無線通信と計算効率の向上について考察する。
提案したビット幅FL方式では,エッジデバイスは局所FLモデルパラメータの量子化バージョンを調整し,コーディネートサーバに送信し,それらを量子化されたグローバルモデルに集約し,デバイスを同期させる。
FLトレーニングプロセスはマルコフ決定プロセスとして記述でき、反復よりも行動選択を最適化するためのモデルベース強化学習(RL)手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-21T08:52:51Z) - Threshold-Based Data Exclusion Approach for Energy-Efficient Federated
Edge Learning [4.25234252803357]
Federated Edge Learning (FEEL) は次世代無線ネットワークにおいて有望な分散学習技術である。
FEELは、モデルトレーニングラウンド中に消費される電力により、エネルギー制約された参加機器の寿命を大幅に短縮する可能性がある。
本稿では,FEELラウンドにおける計算および通信エネルギー消費を最小化するための新しい手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-30T13:34:40Z) - To Talk or to Work: Flexible Communication Compression for Energy
Efficient Federated Learning over Heterogeneous Mobile Edge Devices [78.38046945665538]
巨大なモバイルエッジデバイス上でのフェデレーション学習(FL)は、多数のインテリジェントなモバイルアプリケーションのための新たな地平を開く。
FLは、定期的なグローバル同期と継続的なローカルトレーニングにより、参加するデバイスに膨大な通信と計算負荷を課す。
フレキシブルな通信圧縮を可能にする収束保証FLアルゴリズムを開発。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-22T02:54:18Z) - Lightwave Power Transfer for Federated Learning-based Wireless Networks [34.434349833489954]
フェデレートラーニング(FL)は、分散した方法で共有機械学習モデルをトレーニングするための新しいテクニックとして最近紹介されている。
無線ネットワークにFLを実装することで、エネルギー制約のあるモバイルデバイスの寿命を大幅に短縮することができる。
本稿では,FLベースの無線ネットワークにおける光波電力伝送の適用に基づく物理層への新しいアプローチを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-11T16:27:17Z) - Risk-Aware Energy Scheduling for Edge Computing with Microgrid: A
Multi-Agent Deep Reinforcement Learning Approach [82.6692222294594]
マイクログリッドを用いたMECネットワークにおけるリスク対応エネルギースケジューリング問題について検討する。
ニューラルネットワークを用いたマルチエージェントディープ強化学習(MADRL)に基づくアドバンテージアクター・クリティック(A3C)アルゴリズムを適用し,その解を導出する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-21T02:14:38Z)
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。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。