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
Federated Learning (FL) aims to train a shared model using data and computation power on distributed agents coordinated by a central server. Decentralized FL (DFL) utilizes local model exchange and aggregation between agents to reduce the communication and computation overheads on the central server. However, when agents are mobile, the communication opportunity between agents can be sporadic, largely hindering the convergence and accuracy of DFL. In this paper, we study delay-tolerant model spreading and aggregation enabled by model caching on mobile agents. Each agent stores not only its own model, but also models of agents encountered in the recent past. When two agents meet, they exchange their own models as well as the cached models. Local model aggregation works on all models in the cache. We theoretically analyze the convergence of DFL with cached models, explicitly taking into account the model staleness introduced by caching. We design and compare different model caching algorithms for different DFL and mobility scenarios. We conduct detailed case studies in a vehicular network to systematically investigate the interplay between agent mobility, cache staleness, and model convergence. In our experiments, cached DFL converges quickly, and significantly outperforms DFL without caching.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
Federated Learning (FL) با هدف آموزش یک مدل مشترک با استفاده از داده ها و قدرت محاسبه بر روی عوامل توزیع شده با هماهنگی یک سرور مرکزی.FL غیر متمرکز (DFL) از مبادله مدل محلی و تجمع بین عوامل برای کاهش ارتباطات و محاسبات محاسبات در سرور مرکزی استفاده می کند.با این حال ، هنگامی که عوامل متحرک هستند ، فرصت ارتباطی بین عوامل می تواند پراکنده باشد ، تا حد زیادی مانع همگرایی و صحت DFL می شود.در این مقاله ، ما گسترش و تجمع مدل تحمل تأخیر را که توسط ذخیره سازی مدل بر روی عوامل تلفن همراه فعال شده است ، بررسی می کنیم.هر نماینده نه تنها مدل خاص خود را ذخیره می کند ، بلکه مدل هایی از عوامل را نیز در گذشته اخیر با آنها روبرو می کند.هنگامی که دو عامل ملاقات می کنند ، مدل های خود و همچنین مدل های ذخیره شده را تبادل می کنند.تجمع مدل محلی روی تمام مدلهای موجود در حافظه نهان کار می کند.ما از لحاظ تئوریکی همگرایی DFL را با مدلهای ذخیره شده تجزیه و تحلیل می کنیم ، صریحاً با در نظر گرفتن استحکام مدل معرفی شده توسط ذخیره سازی.ما الگوریتم های ذخیره سازی مدل مختلف را برای سناریوهای مختلف DFL و تحرک طراحی و مقایسه می کنیم.ما مطالعات موردی دقیق را در یک شبکه وسایل نقلیه انجام می دهیم تا به طور سیستماتیک تعامل بین تحرک عامل ، استحکام حافظه نهان و همگرایی مدل را بررسی کنیم.در آزمایشات ما ، DFL ذخیره شده به سرعت همگرا می شود و به طور قابل توجهی از DFL بدون ذخیره سازی بهتر است.
📚 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
