• ClipSaver
  • dtub.ru
ClipSaver
Русские видео
  • Смешные видео
  • Приколы
  • Обзоры
  • Новости
  • Тесты
  • Спорт
  • Любовь
  • Музыка
  • Разное
Сейчас в тренде
  • Фейгин лайф
  • Три кота
  • Самвел адамян
  • А4 ютуб
  • скачать бит
  • гитара с нуля
Иностранные видео
  • Funny Babies
  • Funny Sports
  • Funny Animals
  • Funny Pranks
  • Funny Magic
  • Funny Vines
  • Funny Virals
  • Funny K-Pop

Turbo-Aggregate: Breaking the Quadratic Aggregation Barrier in Secure Federated Learning скачать в хорошем качестве

Turbo-Aggregate: Breaking the Quadratic Aggregation Barrier in Secure Federated Learning 4 года назад

скачать видео

скачать mp3

скачать mp4

поделиться

телефон с камерой

телефон с видео

бесплатно

загрузить,

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
Turbo-Aggregate: Breaking the Quadratic Aggregation Barrier in Secure Federated Learning
  • Поделиться ВК
  • Поделиться в ОК
  •  
  •  


Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: Turbo-Aggregate: Breaking the Quadratic Aggregation Barrier in Secure Federated Learning в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно Turbo-Aggregate: Breaking the Quadratic Aggregation Barrier in Secure Federated Learning или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Скачать mp3 с ютуба отдельным файлом. Бесплатный рингтон Turbo-Aggregate: Breaking the Quadratic Aggregation Barrier in Secure Federated Learning в формате MP3:


Если кнопки скачивания не загрузились НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru



Turbo-Aggregate: Breaking the Quadratic Aggregation Barrier in Secure Federated Learning

A Google TechTalk, 2020/7/30, presented by Jinhyun So, USC, Basak Guler (USC), and Salman Avestimehr (USC) ABSTRACT: Federated learning is gaining significant interests as it enables model training over a large volume of data that is distributedly stored over many users, while protecting the privacy of the individual users. However, a major bottleneck in scaling federated learning to a large number of users is the overhead of secure model aggregation across many users. In fact, the overhead of state-of-the-art protocols for secure model aggregation grows quadratically with the number of users. We propose a new scheme, named Turbo-Aggregate, that in a network with N users achieves a secure aggregation overhead of O(NlogN), as opposed to O(N^2), while tolerating up to a user dropout rate of 50%. Turbo-Aggregate employs a multi-group circular strategy for efficient model aggregation, and leverages additive secret sharing and novel coding techniques for injecting aggregation redundancy in order to handle user dropouts while guaranteeing user privacy. We experimentally demonstrate that Turbo-Aggregate achieves a total running time that grows almost linear in the number of users, and provides up to 40× speedup over the state-of-the-art schemes with up to N=200users. We also experimentally evaluate the impact of several key network parameters (e.g., user dropout rate, bandwidth, and model size) on the performance of Turbo-Aggregate.

Comments
  • Byzantine-Resilient High-Dimensional SGD with Local Iterations on Heterogenous Data 4 года назад
    Byzantine-Resilient High-Dimensional SGD with Local Iterations on Heterogenous Data
    Опубликовано: 4 года назад
  • Multi-Round Single-Server Secure Aggregation with Applications to Private Federated Learning 2 года назад
    Multi-Round Single-Server Secure Aggregation with Applications to Private Federated Learning
    Опубликовано: 2 года назад
  • What is Federated Learning? 4 года назад
    What is Federated Learning?
    Опубликовано: 4 года назад
  • Зачем использовать виртуальные машины для обеспечения конфиденциальности и безопасности? Неочевид... 1 год назад
    Зачем использовать виртуальные машины для обеспечения конфиденциальности и безопасности? Неочевид...
    Опубликовано: 1 год назад
  • Это спасет, когда заблокируют ВЕСЬ ИНТЕРНЕТ! 4 месяца назад
    Это спасет, когда заблокируют ВЕСЬ ИНТЕРНЕТ!
    Опубликовано: 4 месяца назад
  • Enhancing Robust Aggregation in Federated Learning - Samuel Trew 4 года назад
    Enhancing Robust Aggregation in Federated Learning - Samuel Trew
    Опубликовано: 4 года назад
  • Почему эти 5 растворителей должны быть у каждого 1 день назад
    Почему эти 5 растворителей должны быть у каждого
    Опубликовано: 1 день назад
  • Гипотеза Пуанкаре — Алексей Савватеев на ПостНауке 5 лет назад
    Гипотеза Пуанкаре — Алексей Савватеев на ПостНауке
    Опубликовано: 5 лет назад
  • Как сжимаются изображения? [46 МБ ↘↘ 4,07 МБ] JPEG в деталях 4 года назад
    Как сжимаются изображения? [46 МБ ↘↘ 4,07 МБ] JPEG в деталях
    Опубликовано: 4 года назад
  • Как работают АНТЕННЫ? Самое понятное объяснение! 2 года назад
    Как работают АНТЕННЫ? Самое понятное объяснение!
    Опубликовано: 2 года назад
  • Савватеев разоблачает фокусы Земскова 3 дня назад
    Савватеев разоблачает фокусы Земскова
    Опубликовано: 3 дня назад
  • КАК УСТРОЕН TCP/IP? 1 год назад
    КАК УСТРОЕН TCP/IP?
    Опубликовано: 1 год назад
  • Краткое объяснение больших языковых моделей 1 год назад
    Краткое объяснение больших языковых моделей
    Опубликовано: 1 год назад
  • Новое инженерное решение - неограниченный контекст и предсказуемые рассуждения - Recursive LM. 4 дня назад
    Новое инженерное решение - неограниченный контекст и предсказуемые рассуждения - Recursive LM.
    Опубликовано: 4 дня назад
  • Почему 100 лет в электропоездах применяли не самый лучший двигатель? #энерголикбез 3 дня назад
    Почему 100 лет в электропоездах применяли не самый лучший двигатель? #энерголикбез
    Опубликовано: 3 дня назад
  • The 90-Degree Torque Problem 3 дня назад
    The 90-Degree Torque Problem
    Опубликовано: 3 дня назад
  • Training AI Models with Federated Learning 2 года назад
    Training AI Models with Federated Learning
    Опубликовано: 2 года назад
  • LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры 1 год назад
    LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры
    Опубликовано: 1 год назад
  • Liquid Democracy with Google Votes 10 лет назад
    Liquid Democracy with Google Votes
    Опубликовано: 10 лет назад
  • Как происходит модернизация остаточных соединений [mHC] 4 недели назад
    Как происходит модернизация остаточных соединений [mHC]
    Опубликовано: 4 недели назад

Контактный email для правообладателей: u2beadvert@gmail.com © 2017 - 2026

Отказ от ответственности - Disclaimer Правообладателям - DMCA Условия использования сайта - TOS



Карта сайта 1 Карта сайта 2 Карта сайта 3 Карта сайта 4 Карта сайта 5