Sudip Bhujel
収録論文 1本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
分散学習
※arXiv著者名で収集。同姓同名の別人の論文が含まれる場合があります。
論文
- モデル整合性を保証するビザンチン耐性を持つ分散型フェデレーテッドラーニング分散学習2026/8/23
分散型フェデレーテッドラーニングにおいて、全ノードが同じモデル更新を集約する非同期コンセンサスプロトコルと二重領域の信頼スコアリングを導入し、ビザンチン攻撃下でもグローバルなモデル整合性を維持する手法を提案した。
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収録論文 1本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
※arXiv著者名で収集。同姓同名の別人の論文が含まれる場合があります。
分散型フェデレーテッドラーニングにおいて、全ノードが同じモデル更新を集約する非同期コンセンサスプロトコルと二重領域の信頼スコアリングを導入し、ビザンチン攻撃下でもグローバルなモデル整合性を維持する手法を提案した。