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Ergebnisse für “ADMM”

Sicheres, energieeffizientes Agenten-Netzwerk für KI-Reasoning

In einer neuen Studie wird ein sicheres drahtloses Agenten-Netzwerk vorgestellt, das aus einem überwachenden KI-Agenten und mehreren unters…

arXiv – cs.AI 18.02.2026 05:00

Personalisierte Federated PCA steigert IoT-Anomalieerkennung

In verteilten IoT‑Netzwerken nehmen Sicherheitsbedrohungen stetig zu, während gleichzeitig die Ressourcen begrenzt bleiben. Federated Learn…

arXiv – cs.LG 16.02.2026 05:00

Neues Framework macht fairen Clustering skalierbar – linearer Zeit

Ein neues, generisches Framework namens Anchor-based Fair Clustering Framework (AFCF) verspricht, die Skalierbarkeit von fairen Clustering‑…

arXiv – cs.LG 14.11.2025 05:00

FedRP: Effiziente, datenschutzfreundliche Federated Learning-Methode Ein neues Verfahren namens FedRP kombiniert Random Projection mit dem Alternating Direction Method of Multipliers (ADMM), um die Privatsphäre bei federated learning (FL) zu stärken und gleichzeitig die Kommunikationskosten zu senken. Durch die Reduktion der Dimensionalität der Modellparameter vor dem Versand an einen zentralen Server wird die Menge der übertragenen Daten deutlich verringert. FedRP bietet eine starke $(\epsilon, \delta)$-Di

arXiv – cs.LG 15.09.2025 05:00

Graph Neural Networks beschleunigen ADMM in verteilten Optimierungen

Ein neues arXiv-Papier zeigt, wie die Alternating Direction Method of Multipliers (ADMM) durch Graph Neural Networks (GNNs) deutlich schnel…

arXiv – cs.LG 08.09.2025 05:00

Effiziente Kommunikation in verteiltem asynchronem ADMM

In der verteilten Optimierung und im Federated Learning ist der asynchrone Alternating Direction Method of Multipliers (ADMM) ein beliebtes…

arXiv – cs.LG 19.08.2025 05:00

Quantisierung via StückweiseLinearregulierung: Optimierung & statistische Sicherheit

In einer neuen Veröffentlichung auf arXiv wird ein innovativer Ansatz vorgestellt, der die schwierige Aufgabe der Quantisierung von Modellp…

arXiv – cs.AI 18.08.2025 05:00