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CORDIS - Forschungsergebnisse der EU
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Re-thinking Efficiency in Deep Learning under Accelerators and commodity and processors

CORDIS bietet Links zu öffentlichen Ergebnissen und Veröffentlichungen von HORIZONT-Projekten.

Links zu Ergebnissen und Veröffentlichungen von RP7-Projekten sowie Links zu einigen Typen spezifischer Ergebnisse wie Datensätzen und Software werden dynamisch von OpenAIRE abgerufen.

Veröffentlichungen

Secure aggregation for federated learning in flower (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Kwing Hei Li; Pedro Porto Buarque de Gusmão; Daniel J. Beutel; Nicholas D. Lane
Veröffentlicht in: Proceedings of the 2nd ACM International Workshop on Distributed Machine Learning, Ausgabe 1, 2021, Seite(n) 8-14
Herausgeber: ACM
DOI: 10.48550/arxiv.2205.06117

PROSPECT PRUNING: FINDING TRAINABLE WEIGHTSAT INITIALIZATION USING META-GRADIENTS

Autoren: Milad Alizadeh, Shyam A. Tailor, Luisa Zintgraf 3 Joost van Amersfoort 1 Sebastian Farquhar 1 Nicholas Donald Lane 2,4 Yarin Gal 1
Veröffentlicht in: International Conference on Learning Representations, Ausgabe 1, 2022
Herausgeber: ICLR

Differentiable Neural Network Pruning to Enable Smart Applications on Microcontrollers (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Edgar Liberis, Nicholas D Lane
Veröffentlicht in: 2023, ISSN 2474-9567
Herausgeber: ACM on Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies IMWUT
DOI: 10.48550/arxiv.2110.08350

Federated Self-supervised Speech Representations: Are We There Yet?

Autoren: Yan Gao, Javier Fernandez-Marques, Titouan Parcollet, Abhinav Mehrotra, Nicholas D. Lane
Veröffentlicht in: 2022
Herausgeber: Interspeech 2022

Di!erentiable Neural Network Pruning to Enable Smart Applicationson Microcontrollers

Autoren: EDGAR LIBERIS, NICHOLAS D. LANE
Veröffentlicht in: ACM IMWUT Journal, Ausgabe 1, 2022
Herausgeber: ACM

Deep learning on microcontrollers

Autoren: Svoboda, Filip; Fernandez-Marques, Javier; Liberis, Edgar; Lane, Nicholas D.
Veröffentlicht in: isbn: 9781450392549, Ausgabe 1, 2022
Herausgeber: 2nd Workshop on Machine Learning and Systems, EuroMLSys

Gradient-less Federated Gradient Boosting Tree with Learnable Learning Rates

Autoren: Chenyang Ma, Xinchi Qiu, Daniel Beutel, Nicholas Lane
Veröffentlicht in: 2023
Herausgeber: 3rd Workshop on Machine Learning and Systems

Federated Self-supervised Learning for Video Understanding

Autoren: Yasar Abbas Ur Rehman, Yan Gao, Jiajun Shen, Pedro Porto Buarque de Gusmão, Nicholas Lane
Veröffentlicht in: 2022
Herausgeber: 17th European Conference on Computer Vision

ZeroFL: Efficient On-Device Training for Federated Learning with Local Sparsity (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Qiu, Xinchi; Fernandez-Marques, Javier; Gusmao, Pedro PB; Gao, Yan; Parcollet, Titouan; Lane, Nicholas Donald
Veröffentlicht in: 2022
Herausgeber: International Conference on Learning Representations
DOI: 10.48550/arxiv.2208.02507

End-to-End Speech Recognition from Federated Acoustic Models

Autoren: Yan Gao, Titouan Parcollet, Salah Zaiem, Javier Fernandez-Marques, Pedro P. B. de Gusmao, Daniel J. Beutel, Nicholas Lane
Veröffentlicht in: 2022
Herausgeber: IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing

μNAS: Constrained Neural Architecture Search for Microcontrollers

Autoren: Edgar Liberis, Łukasz Dudziak, Nicholas D. Lane
Veröffentlicht in: Proceedings of the 1st Workshop on Machine Learning and Systems (EuroMLSys), 2021
Herausgeber: ACM

Can Fair Federated Learning reduce the need for Personalisation?

Autoren: Alex Iacob, Pedro Porto Buarque Gusmão, Nicholas Lane
Veröffentlicht in: 2023
Herausgeber: 3rd Workshop on Machine Learning and Systems

Protea: Client profiling within federated systems using flower

Autoren: Wanru Zhao, Xinchi Qiu, Javier Fernandez-Marques, Pedro PB de Gusmão, Nicholas D Lane
Veröffentlicht in: 2022
Herausgeber: 1st ACM Workshop on Data Privacy and Federated Learning Technologies for Mobile Edge Network

Deep Learning on Microcontrollers: A Studyon Deployment Costs and Challenges (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Filip Svoboda Javier Fernandez-Marques Edgar Liberis Nicholas D. Lane
Veröffentlicht in: Proceedings of EuroMLSys, 2022
Herausgeber: ACM
DOI: 10.1145/3517207.3526978

FedVal: Different good or different bad in federated learning

Autoren: Viktor Valadi, Xinchi Qiu, Pedro Porto Buarque de Gusmão, Nicholas D. Lane, Mina Alibeigi
Veröffentlicht in: 2023
Herausgeber: 32nd USENIX Security Symposium

MobiVQA: Efficient On-Device Visual Question Answering

Autoren: Qingqing Cao, Prerna Khanna, Nicholas D. Lane, Aruna Balasubramanian
Veröffentlicht in: ACM on Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies, Ausgabe 1, 2022, Seite(n) Volume 6 Ausgabe 2. July 2022, ISSN 2474-9567
Herausgeber: ACM on Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies IMWUT

A first look into the carbon footprint of federated learning

Autoren: Xinchi Qiu, Titouan Parcollet, Javier Fernandez-Marques, Pedro PB de Gusmao, Yan Gao, Daniel J Beutel, Taner Topal, Akhil Mathur, Nicholas D Lane
Veröffentlicht in: Journal of Machine Learning Research, 2023, Seite(n) Volume 24 Ausgabe 1. January 2023, ISSN 1533-7928
Herausgeber: Journal of Machine Learning Research

Pex: Memory-efficient Microcontroller Deep Learning through Partial Execution

Autoren: Edgar Liberis, Nicholas D. Lane
Veröffentlicht in: 2022
Herausgeber: ArXiv pre-print

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