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ハードウェアアーキテクチャーCARAMLでAIハードウェアのパフォーマンスをベンチマークする

CARAMLは、機械学習タスクにおけるAIハードウェアの効率を評価する新しい方法を提供してるよ。

Chelsea Maria John, Stepan Nassyr, Carolin Penke

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機械学習フェデレーテッドラーニングとディープトランスファーハッシングでプライバシー向上

この記事では、プライバシー重視のデータ手法としてフェデレーテッドラーニングとディープトランスファーハッシングを使ったものについて話してるよ。

Manuel Röder, Frank-Michael Schleif

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情報理論格子符号を使ったフェデレーテッドラーニングの改善

新しいアプローチがフェデレーテッドラーニングのプロセスを強化して、データ伝送をより良くする。

Seyed Mohammad Azimi-Abarghouyi, Lav R. Varshney

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機械学習フェデレーテッドラーニングのプライバシーリスク

企業は、データの分布の変化によって、連合学習における隠れたプライバシーの脅威に直面している。

David Brunner, Alessio Montuoro

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