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La aprendizaje federado asincrónico impulsado por la reputación para optimizar la eficiencia de comunicación en sistemas de etiquetado de grandes datos

Autores: Sheng, Xuanzhu; Yu, Chao; Zhou, Yang; Cui, Xiaolong

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2024

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Acceso abierto

Artículo científico
2024

La aprendizaje federado asincrónico impulsado por la reputación para optimizar la eficiencia de comunicación en sistemas de etiquetado de grandes datos


Categoría

Matemáticas

Subcategoría

Matemáticas generales

Palabras clave

Mejora continua
Inteligencia artificial
Redes neuronales
Computación en el borde
Aprendizaje federado
Eficiencia en la comunicación

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 27

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Con la mejora continua del rendimiento de la inteligencia artificial y las redes neuronales, surgió un nuevo tipo de arquitectura informática: la informática perimetral. Sin embargo, cuando la escala de los sistemas híbridos de borde inteligente se expande, hay comunicaciones redundantes entre el nodo y el servidor de parámetros; el costo de estas comunicaciones redundantes no se puede ignorar. Este artículo propone un esquema de actualización asincrónica basado en la reputación y formula el esquema de aprendizaje federado como un problema de optimización.

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