Semi-Asynchronous Federated Learning with Trajectory Prediction for Vehicular Edge Computing

Federated learning, as a distributed machine learning paradigm, offers promising solutions for vehicular edge computing (VEC) networks. However, federated learning in VEC with classification tasks still faces two key challenges: i) Delayed data labeling hampers supervised training; ii) Dynamic vehic...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	IEEE/ACM ... International Symposium on Quality of Service (Online) s. 1 - 10
Hlavní autoři:	Deng, Yuxuan, Li, Xiuhua, Sun, Chuan, Fan, Qilin, Wang, Xiaofei, Leung, Victor C. M.
Médium:	Konferenční příspěvek
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	IEEE 19.06.2024
Témata:	Data models Federated learning Heuristic algorithms Knowledge distillation Prediction algorithms Predictive models Training Trajectory Trajectory prediction Vehicular edge computing
ISSN:	2766-8568
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!