論文の概要: Node Learning: A Framework for Adaptive, Decentralised and Collaborative Network Edge AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.16814v1
• Date: Wed, 18 Feb 2026 19:23:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-20 15:21:28.307518
• Title: Node Learning: A Framework for Adaptive, Decentralised and Collaborative Network Edge AI
• Title（参考訳）: Node Learning: 適応型、分散化、コラボレーション型ネットワークエッジAIのためのフレームワーク
• Authors: Eiman Kanjo, Mustafa Aslanov,
• Abstract要約: エッジへのAIの拡大は、cen-tralized Intelligenceのコストと脆弱性を露呈する。 私たちは、個々のエッジノードにインテリジェンスを配置する、十進的な学習パラダイムであるNode Learningを紹介します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6015898117103068
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The expansion of AI toward the edge increasingly exposes the cost and fragility of cen- tralised intelligence. Data transmission, latency, energy consumption, and dependence on large data centres create bottlenecks that scale poorly across heterogeneous, mobile, and resource-constrained environments. In this paper, we introduce Node Learning, a decen- tralised learning paradigm in which intelligence resides at individual edge nodes and expands through selective peer interaction. Nodes learn continuously from local data, maintain their own model state, and exchange learned knowledge opportunistically when collaboration is beneficial. Learning propagates through overlap and diffusion rather than global synchro- nisation or central aggregation. It unifies autonomous and cooperative behaviour within a single abstraction and accommodates heterogeneity in data, hardware, objectives, and connectivity. This concept paper develops the conceptual foundations of this paradigm, contrasts it with existing decentralised approaches, and examines implications for communi- cation, hardware, trust, and governance. Node Learning does not discard existing paradigms, but places them within a broader decentralised perspective
• Abstract（参考訳）: AIのエッジへの拡張により、cen-tralized Intelligenceのコストと脆弱性がますます顕在化する。 データ転送、レイテンシ、エネルギー消費、大規模データセンターへの依存は、異種環境、モバイル環境、リソース制約のある環境をまたいで低スケールのボトルネックを生み出します。 本稿では,個々のエッジノードにインテリジェンスを配置し,選択的なピアインタラクションを通じて拡張する,十進学習パラダイムであるNode Learningを紹介する。 ノードは、ローカルデータから継続的に学習し、独自のモデル状態を維持し、コラボレーションが有益な場合には、学習した知識を機会的に交換する。 学習は、グローバルシンクロナイゼーションや中央集約よりも、重複と拡散を通じて伝播する。 単一の抽象化内での自律的かつ協調的な振る舞いを統一し、データ、ハードウェア、目的、接続性の不均一性に対応する。 本論文は、このパラダイムの概念的基盤を整備し、既存の分散的アプローチと対比し、コミュニケーション、ハードウェア、信頼、ガバナンスの意義を考察する。 ノード学習は既存のパラダイムを捨てるのではなく、より広範な分散された視点に配置する。

関連論文リスト

• Chisme: Fully Decentralized Differentiated Deep Learning for IoT Intelligence [2.5137859989323537]
  本稿では,完全分散型分散学習アルゴリズムChismeを紹介する。 Chismeは、ネットワークエッジコンテキストで堅牢なインテリジェンスを実装する上での課題に対処する。 Chismeを使用するクライアントは、より高速なトレーニング収束、トレーニング後の最終損失の低減、クライアント間のパフォーマンス格差の低減を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-14T23:29:09Z)
• Robustness of Decentralised Learning to Nodes and Data Disruption [4.062458976723649]
  ノードの破壊が集団学習過程に及ぼす影響について検討する。 その結果,分散学習プロセスはネットワーク破壊に対して極めて堅牢であることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-03T12:14:48Z)
• Impact of network topology on the performance of Decentralized Federated Learning [4.618221836001186]
  分散機械学習は、インフラストラクチャの課題とプライバシの懸念に対処し、勢いを増している。 本研究では,3つのネットワークトポロジと6つのデータ分散手法を用いて,ネットワーク構造と学習性能の相互作用について検討する。 モデル集約時の希釈効果に起因する周辺ノードから中心ノードへの知識伝達の課題を強調した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-28T11:13:53Z)
• Does Decentralized Learning with Non-IID Unlabeled Data Benefit from Self Supervision? [51.00034621304361]
  自己教師型学習(SSL)のレンズによるラベルなしデータによる分散学習の研究 本研究では,分散学習環境下でのコントラスト学習アルゴリズムの有効性について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-20T01:32:41Z)
• Exploring Semantic Attributes from A Foundation Model for Federated Learning of Disjoint Label Spaces [46.59992662412557]
  本研究では,特定の対象に敏感でない中レベルの意味的知識(属性など)の伝達を検討する。 我々はFZSL(Federated Zero-Shot Learning)パラダイムを定式化し、複数のローカルクライアントで中レベルのセマンティック知識を学習する。 モデル識別能力を向上させるために,外的知識からの意味的知識増強について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-29T10:05:49Z)
• FedILC: Weighted Geometric Mean and Invariant Gradient Covariance for Federated Learning on Non-IID Data [69.0785021613868]
  フェデレートラーニング(Federated Learning)とは、ローカルに計算されたパラメータの更新を、空間的に分散されたクライアントサイロからトレーニングデータに集約することで、共有サーバモデルによる学習を可能にする分散機械学習アプローチである。 本研究では, 勾配の共分散とヘッセンの幾何学的平均を利用して, シロ間およびシロ内成分の両方を捕捉するフェデレート不変学習一貫性(FedILC)アプローチを提案する。 これは医療、コンピュータビジョン、IoT(Internet of Things)といった様々な分野に関係している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-19T03:32:03Z)
• Homogeneous Learning: Self-Attention Decentralized Deep Learning [0.6091702876917281]
  本研究では,非IIDデータに自己認識機構を持たせるために,HL(Homogeneous Learning)と呼ばれる分散学習モデルを提案する。 HLはスタンドアローンの学習と比較してパフォーマンスが向上し、トレーニングラウンド全体の50.8%、通信コスト74.6%を大幅に削減できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-11T14:05:29Z)
• RelaySum for Decentralized Deep Learning on Heterogeneous Data [71.36228931225362]
  分散機械学習では、労働者はローカルデータのモデル更新を計算する。 労働者は中心的な調整なしに隣人とのみ通信するため、これらの更新はネットワーク上で徐々に伝播する。 このパラダイムは、全接続のないネットワーク上での分散トレーニングを可能にし、データのプライバシ保護と、データセンタでの分散トレーニングの通信コストの削減を支援する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-08T14:55:32Z)
• Dif-MAML: Decentralized Multi-Agent Meta-Learning [54.39661018886268]
  我々は,MAML や Dif-MAML と呼ばれる協調型マルチエージェントメタ学習アルゴリズムを提案する。 提案手法により, エージェントの集合が線形速度で合意に達し, 集約MAMLの定常点に収束できることを示す。 シミュレーションの結果は従来の非協調的な環境と比較して理論的な結果と優れた性能を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-06T16:51:09Z)
• Distributed Learning in the Non-Convex World: From Batch to Streaming Data, and Beyond [73.03743482037378]
  分散学習は、多くの人々が想定する、大規模に接続された世界の重要な方向となっている。 本稿では、スケーラブルな分散処理とリアルタイムデータ計算の4つの重要な要素について論じる。 実践的な問題や今後の研究についても論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-14T14:11:32Z)

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。