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コンピューターサイエンス - 分散・並列・クラスターコンピューティング

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分散・並列・クラスターコンピューティングワークフローのスケジューリングにおける深層強化学習

DRLがクラウドとエッジコンピューティングにおけるワークフローのスケジューリングに与える影響についての考察。

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分散・並列・クラスターコンピューティング分散システムのためのアトミックスナップショットプロトコルの進展

新しい方法がメッセージパッシングシステムにおける原子的スナップショットの速度と効率を向上させる。

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分散・並列・クラスターコンピューティングメタバースでのモデルトレーニングの進展

ユーザー中心のモデルトレーニングのためのブロックチェーンと連携したメタラーニングのフレームワーク。

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分散・並列・クラスターコンピューティングスパイキングニューラルPシステムを使った脳機能のシミュレーション

研究者たちは、複雑な問題解決のために脳のようなシステムのシミュレーションを強化している。

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機械学習FADAS: フェデレーテッドラーニングの新しいアプローチ

FADASは、データプライバシーを守りつつ、非同期のクライアントアップデートを可能にすることでフェデレーテッドラーニングを改善する。

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分散・並列・クラスターコンピューティングプライバシーを守りながらモデルをトレーニングするより良い方法

新しいフレームワークがデータプライバシーを守りつつ、フェデレーテッドラーニングの効率を向上させる。

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分散・並列・クラスターコンピューティングカスタマイズモデルでフェデレーテッドラーニングを進める

特定のサブモデルを使って、フェデレーテッドラーニングの効率をアップする新しい方法を紹介するよ。

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