Decentralized edge intelligence : a dynamic resource allocation framework for hierarchical federated learning
To enable the large scale and efficient deployment of Artificial Intelligence (AI), the confluence of AI and Edge Computing has given rise to Edge Intelligence, which leverages on the computation and communication capabilities of end devices and edge servers to process data closer to where it is pro...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Lim, Bryan Wei Yang, Ng, Jer Shyuan, Xiong, Zehui, Jin, Jiangming, Zhang, Yang, Niyato, Dusit, Leung, Cyril, Miao, Chunyan |
---|---|
مؤلفون آخرون: | School of Computer Science and Engineering |
التنسيق: | مقال |
اللغة: | English |
منشور في: |
2022
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/156035 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Dynamic edge association and resource allocation in self-organizing hierarchical federated learning networks
بواسطة: Lim, Bryan Wei Yang, وآخرون
منشور في: (2022) -
Federated learning in mobile edge networks : a comprehensive survey
بواسطة: Lim, Bryan Wei Yang, وآخرون
منشور في: (2020) -
Multi-agent deep reinforcement learning based incentive mechanism for multi-task federated edge learning
بواسطة: Zhao, Nan, وآخرون
منشور في: (2023) -
Federated machine learning for edge computing
بواسطة: Hong, Zhi Hao
منشور في: (2025) -
CrowdFL: a marketplace for crowdsourced federated learning
بواسطة: Feng, Daifei, وآخرون
منشور في: (2022)