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J-GLOBAL ID：202402232312439371   整理番号：24A2135792

階層型連合学習におけるネットワーク負荷低減のためのモデルパラメータ集約手法

Model Parameter Aggregation Method for Reducing Network Load in Hierarchical Federated Learning

著者 (4件)： 中村昂平 (岡山大 大学院環境生命自然科学研究科) ,  福島行信 (岡山大 大学院環境生命自然科学研究科) ,  樽谷優弥 (大阪大 大学院工学研究科) ,  横平徳美 (岡山大)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告(Web)  (IEICE Technical Report (Web))
巻： 124  号： 139(IN2024 10-32)  ページ： 130-135 (WEB ONLY)  発行年： 2024年07月22日 
JST資料番号： U2030A  ISSN： 2432-6380  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

シソーラス用語： *機械学習 ,  *計算機網 ,  分散処理 ,  負荷管理 ,  パラメータ ,  データ圧縮 ,  学習モデル ,  情報量 ,  *エッジコンピューティング ,  データ集約
準シソーラス用語： ネットワーク通信量 ,  通信負荷 ,  負荷軽減 ,  *連合機械学習

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 階層 ,  学習 ,  負荷低減 ,  モデルパラメータ ,  集約 ,  手法