Machine Learning,Distributed, Parallel, and Cluster Computing,یادگیری ماشین , توزیع , موازی و محاسبات خوشه ای ,
توضیحات
Submitted 17 September, 2024; originally announced September 2024. , Comments: due to the limitation The abstract field cannot be longer than 1,920 characters", the abstract appearing here is slightly shorter than that in the PDF file
توضیحات به فارسی
ارسال شده 17 سپتامبر 2024 ؛در ابتدا در سپتامبر 2024 اعلام شد. ، نظرات: با توجه به محدودیت ، قسمت انتزاعی نمی تواند بیش از 1920 کاراکتر باشد "، چکیده ظاهر در اینجا کمی کوتاه تر از پرونده PDF است
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
With the emergence of integrated sensing, communication, and computation (ISCC) in the upcoming 6G era, federated learning with ISCC (FL-ISCC), integrating sample collection, local training, and parameter exchange and aggregation, has garnered increasing interest for enhancing training efficiency. Currently, FL-ISCC primarily includes two algorithms: FedAVG-ISCC and FedSGD-ISCC. However, the theoretical understanding of the performance and advantages of these algorithms remains limited. To address this gap, we investigate a general FL-ISCC framework, implementing both FedAVG-ISCC and FedSGD-ISCC. We experimentally demonstrate the substantial potential of the ISCC framework in reducing latency and energy consumption in FL. Furthermore, we provide a theoretical analysis and comparison. The results reveal that:1) Both sample collection and communication errors negatively impact algorithm performance, highlighting the need for careful design to optimize FL-ISCC applications. 2) FedAVG-ISCC performs better than FedSGD-ISCC under IID data due to its advantage with multiple local updates. 3) FedSGD-ISCC is more robust than FedAVG-ISCC under non-IID data, where the multiple local updates in FedAVG-ISCC worsen performance as non-IID data increases. FedSGD-ISCC maintains performance levels similar to IID conditions. 4) FedSGD-ISCC is more resilient to communication errors than FedAVG-ISCC, which suffers from significant performance degradation as communication errors increase.Extensive simulations confirm the effectiveness of the FL-ISCC framework and validate our theoretical analysis.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
با ظهور سنجش ، ارتباطات و محاسبات یکپارچه (ISCC) در دوره 6G آینده ، یادگیری فدرال با ISCC (FL-ISCC) ، یکپارچه سازی مجموعه نمونه ، آموزش محلی و تبادل پارامتر و جمع آوری ، علاقه بیشتری به تقویت آموزش داده استکارآییدر حال حاضر ، FL-ISCC در درجه اول شامل دو الگوریتم است: FEDAVG-ISCC و FEDSGD-ISCC.با این حال ، درک نظری از عملکرد و مزایای این الگوریتم ها محدود است.برای پرداختن به این شکاف ، ما یک چارچوب عمومی FL-ISCC را بررسی می کنیم ، هم FEDAVG-ISCC و هم FEDSGD-ISCC را اجرا می کنیم.ما به طور تجربی پتانسیل قابل توجهی از چارچوب ISCC را در کاهش تأخیر و مصرف انرژی در FL نشان می دهیم.علاوه بر این ، ما یک تحلیل نظری و مقایسه ارائه می دهیم.نتایج نشان می دهد که: 1) هر دو خطای نمونه و خطاهای ارتباطی بر عملکرد الگوریتم تأثیر منفی می گذارد ، و نیاز به طراحی دقیق را برای بهینه سازی برنامه های FL-ISCC برجسته می کند.2) FEDAVG-ISCC به دلیل مزیت آن در چندین به روزرسانی های محلی ، عملکرد بهتری نسبت به FEDSGD-ISCC در زیر داده های IID دارد.3) FEDSGD-ISCC تحت داده های غیر IID نسبت به FEDAVG-ISCC قوی تر است ، جایی که به روزرسانی های محلی متعدد در FEDAVG-ISCC عملکرد را با افزایش داده های غیر IID بدتر می کند.FEDSGD-ISCC سطح عملکرد مشابه شرایط IID را حفظ می کند.4) FEDSGD-ISCC نسبت به FEDAVG-ISCC نسبت به خطاهای ارتباطی مقاومت بیشتری دارد ، که با افزایش خطاهای ارتباطی از تخریب عملکرد قابل توجهی رنج می برد. شبیه سازی های فشرده اثربخشی چارچوب FL-ISCC را تأیید می کنند و تجزیه و تحلیل نظری ما را تأیید می کنند.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
