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Ciência-IUL
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Descrição Detalhada da Publicação
Proceedings of the 31th European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning (ESANN 2023)
Ano (publicação definitiva)
2023
Língua
Inglês
País
Bélgica
Mais Informação
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Abstract/Resumo
Weightless Neural Networks (WNN) are good candidates for Federated Learning scenarios due to their robustness and computational lightness. In this work, we show that it is possible to aggregate the knowledge of multiple WNNs using more compact data structures, such as Bloom Filters, to reduce the amount of data transferred between devices. Finally, we explore variations of Bloom Filters and found that a particular data-structure, the Count-Min Sketch (CMS), is a good candidate for aggregation. Costing at most 3% of accuracy, CMS can be up to 3x smaller
when compared to previous approaches, specially for large datasets.
Agradecimentos/Acknowledgements
--
Palavras-chave
Classificação Fields of Science and Technology
- Ciências da Computação e da Informação - Ciências Naturais
Registos de financiamentos
| Referência de financiamento | Entidade Financiadora |
|---|---|
| UIDP/04466/2020 | Fundação para a Ciência e a Tecnologia |
| 2013/08293-7 | Fapesp |
| 314645/2020-9 | CNPq |
| DSAIPA/AI/0122/2020 | Fundação para a Ciência e a Tecnologia |
| UIDB/04466/2020 | Fundação para a Ciência e a Tecnologia |
| 404087/2021-3 | CNPq |
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Esta publicação é um output do(s) seguinte(s) projeto(s):
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