論文の概要: JUNO: Aggregated Vector Consensus for Optimal Asynchronous Common Subset
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.29244v1
- Date: Fri, 31 Jul 2026 10:18:00 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-03 14:29:40.69076
- Title: JUNO: Aggregated Vector Consensus for Optimal Asynchronous Common Subset
- Title(参考訳): JUNO: Aggregated Vector Consensus for Optimal Asynchronous Common Subset
- Abstract要約: 非同期ネットワーク用に設計された新しいベクトルコンセンサスプリミティブである,テキストタグリゲート型ベクトルコンセンサスを提案する。
次に、集約されたベクトルコンセンサスを完全に実装した非同期共通サブセット(ACS)プロトコルであるtextscJunoを紹介します。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 6.767316982058787
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: In this paper, we propose \textit{aggregated vector consensus}, a new vector consensus primitive designed for asynchronous networks. The primitive achieves agreement by outputting a vector of values aggregated from independent process inputs. We then introduce \textsc{Juno}, an asynchronous common subset (ACS) protocol that fully implements our aggregated vector consensus to attain optimal $\mathcal{O}(n^2)$ message complexity. We further implement and evaluate \textsc{Juno} in comparison with the legacy HoneyBadgerBFT and the state-of-the-art Dory. Experiment results demonstrate its efficacy and efficiency. Our protocol demonstrates an average throughput performance improvement of 93\% compared with HoneyBadgerBFT and a 47\% improvement compared with Dory. Notably, our study makes significant progress in addressing the gap in applying vector consensus protocol in fully asynchronous networks.
- Abstract(参考訳): 本稿では,非同期ネットワーク用に設計された新しいベクトルコンセンサスプリミティブである textit{aggregated vector consensus} を提案する。
プリミティブは、独立したプロセス入力から集約された値のベクトルを出力することで合意を達成する。
次に、非同期共通サブセット(ACS)プロトコルである‘textsc{Juno}を導入し、集約されたベクトルコンセンサスを完全に実装し、最適な$\mathcal{O}(n^2)$メッセージ複雑性を実現する。
従来のHoneyBadgerBFTや最先端のDoryと比較して,さらに実装し,評価する。
実験結果は有効性と有効性を示している。
本プロトコルでは,HoneyBadgerBFTと比較して平均スループット性能が93 %向上し,Doryに比べて47 %向上した。
特に,完全非同期ネットワークにおけるベクトルコンセンサスプロトコルの適用のギャップに対処する上で,本研究は大きな進展をもたらす。
関連論文リスト
- No More K-means: Single-Stage Sparse Coding for Efficient Multi-Vector Retrieval [51.43543998583709]
SSR(Single-stage Sparse Retrieval)は、高価なクラスタリングを効率的なスパースコーディングに置き換えるパラダイムシフトである。
ColBERTv2と比較してインデックス処理時間を15倍短縮し、検索レイテンシを半減させ、同時に検索性能を向上させる。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-05-28T15:53:34Z) - Balanced Aggregation: Understanding and Fixing Aggregation Bias in GRPO [70.38763678943648]
検証可能な報酬(RLVR)による強化学習は、大規模言語モデルにおける推論とコード生成を改善するための中心的なパラダイムとなっている。
標準的なGRPOはシーケンスアグリゲーションを使用し、最近の研究はトークンアグリゲーションをより良い代替手段として提唱している。
トークンアグリゲーションは符号長結合を導入し、シーケンスアグリゲーションは暗黙的にダウンウェイトを延長する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-04-14T09:48:46Z) - The Lie of the Average: How Class Incremental Learning Evaluation Deceives You? [48.83567710215299]
クラスインクリメンタルラーニング(CIL)では、モデルが学習済みのクラスを忘れずに、新しいクラスを継続的に学習する必要がある。
我々は、ロバストなCIL評価プロトコルは、性能分布全体を正確に特徴付け、推定するべきであると論じる。
我々は,タスク間類似度を用いて,極端なクラスシーケンスを適応的に識別し,サンプリングする評価プロトコルEDGEを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-09-26T17:00:15Z) - Efficient and Effective Retrieval of Dense-Sparse Hybrid Vectors using Graph-based Approximate Nearest Neighbor Search [14.821492155733555]
グラフに基づく高密度疎ハイブリッドベクトルのためのANNSアルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは,既存のハイブリッドベクトル探索アルゴリズムと同等の精度で8.9x$sim$11.7xスループットを実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-27T09:12:51Z) - Statistical evaluation and optimization of entanglement purification protocols [0.0]
提案手法は, ほぼ均一にサンプリングされた密度行列から推定される初期平均コンカレンスを改善できないことを示す。
また、より効率的なプロトコルを開発し、より効率的な2ドルプロジェクタに基づく最近の提案とともに数値的に検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-19T16:58:03Z) - Massively Parallel Genetic Optimization through Asynchronous Propagation
of Populations [50.591267188664666]
Propulateは、グローバル最適化のための進化的最適化アルゴリズムとソフトウェアパッケージである。
提案アルゴリズムは, 選択, 突然変異, 交叉, 移動の変種を特徴とする。
Propulateは解の精度を犠牲にすることなく、最大で3桁高速であることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-20T18:17:34Z) - Learnable Commutative Monoids for Graph Neural Networks [0.0]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は集約関数の選択に非常に敏感である。
繰り返しアグリゲータを備えたGNNは、最先端の置換不変アグリゲータと競合することを示す。
本稿では,学習可能な,可換な,連想的なバイナリ演算子を構築するためのフレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-16T15:43:41Z) - Greedy based Value Representation for Optimal Coordination in
Multi-agent Reinforcement Learning [64.05646120624287]
LVDとMVDの結合Q値関数を導出する。
最適な整合性を確保するために、最適なノードは独自のSTNである必要がある。
本手法は,様々なベンチマーク実験において,最先端のベースラインよりも優れた性能を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-22T08:14:50Z) - CITADEL: Conditional Token Interaction via Dynamic Lexical Routing for
Efficient and Effective Multi-Vector Retrieval [72.90850213615427]
マルチベクター検索法はスパース(例えばBM25)と高密度(例えばDPR)レトリバーの利点を組み合わせたものである。
これらの手法は桁違いに遅く、単ベクトルの手法に比べてインデックスを格納するのにはるかに多くのスペースを必要とする。
動的語彙ルーティング(CITADEL)による条件付きトークンの相互作用を,効率的かつ効率的なマルチベクタ検索のために提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-18T18:27:35Z) - Impact of PolSAR pre-processing and balancing methods on complex-valued
neural networks segmentation tasks [9.6556424340252]
複素値ニューラルネットワーク(CVNN)を用いたポラリメトリック合成開口レーダ(PolSAR)のセマンティックセグメンテーションについて検討する。
6つのモデルアーキテクチャ,3つの複素値,それぞれの実等価モデルについて,両手法を徹底的に比較する。
本稿では、このギャップを減らし、全ての入力表現、モデル、データセット前処理の結果を実行するための2つの方法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-28T12:49:43Z) - Asynchronous Iterations in Optimization: New Sequence Results and
Sharper Algorithmic Guarantees [10.984101749941471]
並列および分散最適化アルゴリズムの解析に現れる非同期反復に対する新しい収束結果を紹介する。
結果は簡単に適用でき、非同期の度合いが反復の収束率にどのように影響するかを明確に見積もることができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-09T19:08:56Z) - Convex Aggregation for Opinion Summarization [18.753472191533515]
エンコーダデコーダモデルは、単一レビューを再構築するために訓練され、潜在レビューエンコーディング空間を学習する。
要約時には、潜在レビューベクトルの未重み付き平均を要約に復号する。
本稿では,意見要約のためのconvexベクトル集約フレームワークであるcoopを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-03T10:52:14Z) - QTRAN++: Improved Value Transformation for Cooperative Multi-Agent
Reinforcement Learning [70.382101956278]
QTRANは、最大級の共同作用値関数を学習できる強化学習アルゴリズムである。
理論的な保証は強いが、複雑な環境での実証的な性能は劣っている。
そこで我々はQTRAN++という改良版を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-22T05:08:36Z)
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。