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J-GLOBAL ID：201802242817286395   整理番号：18A1771984

任意数のByzantine攻撃者によるロバスト分散勾配降下【JST・京大機械翻訳】

Robust Distributed Gradient Descent with Arbitrary Number of Byzantine Attackers

著者 (2件)： Cao Xinyang (Dept. of Elec. and Comp. Engr., University of California, Davis) ,  Lai Lifeng (Dept. of Elec. and Comp. Engr., University of California, Davis)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICASSP  ページ： 6373-6377  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 現代のデータセットサイズの成長と複数の機械の計算力を利用することにより,分散機械学習アルゴリズムの設計における最近の関心が高まっている。しかしながら,分散アルゴリズムは,アルゴリズムの収束を防ぐために,または攻撃者の選択の値に収束するアルゴリズムを導くために,誤ったデータを送ることができるByzantine攻撃者に敏感である。いくつかの最近の研究は,労働者の半分までのシナリオを扱うことができる興味あるアルゴリズムを提案した。本論文では,任意の数のByzantine攻撃者を扱うことができる新しいアルゴリズムを提案した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  労働者 ,  *ロバスト性 ,  機械学習 ,  分散アルゴリズム
準シソーラス用語： アルゴリズム設計 ,  *攻撃者 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 攻撃者 ,  ロバスト ,  勾配 ,  降下