MMDFL: Multi-Model-based Decentralized Federated Learning for Resource-Constrained AIoT Systems

Along with the prosperity of Artificial Intelligence (AI) techniques, more and more Artificial Intelligence of Things (AIoT) applications adopt Federated Learning (FL) to enable collaborative learning without compromising the privacy of devices. Since existing centralized FL methods suffer from the...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	2025 62nd ACM/IEEE Design Automation Conference (DAC) s. 1 - 7
Hlavní autoři:	Yan, Dengke, Yang, Yanxin, Hu, Ming, Fu, Xin, Chen, Mingsong
Médium:	Konferenční příspěvek
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	IEEE 22.06.2025
Témata:	AIoT decentralized federated learning Faces Federated learning Internet of Things Knowledge engineering multi-model learning Peer-to-peer computing Performance evaluation Privacy resource-constrained Servers stochastic gradient descent Stochastic processes Training
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!