| 電子情報通信学会 研究会発表申込システム 講演論文 詳細 |
技報閲覧サービス [ログイン] 技報アーカイブ |
| トップに戻る | 前のページに戻る | [Japanese] / [English] |
| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2023-10-06 15:45 位置情報に基づく分散機械学習のためのグループ構築に向けた実装実験 ○長谷川亮太（芝浦工大）・小野翔多（東大）・山崎 託・三好 匠（芝浦工大）  NS2023-105 |
|
| 抄録 | （和） | 複数の計算機がネットワークを介して協調して機械学習を行う分散機械学習（DML: Distributed machine leaning）では，学習に必要な膨大なデータを分散させ，特定の計算機に集中する負荷を複数の計算機に分散することができる．一方，通信インフラへの負担が課題として挙げられており，ある地域に位置する地理的に近い端末間でグループを構築し，協調して学習する手法が提案されている．この手法は，仮想環境を用いた動作実験により動作は確認できているものの，実環境において定常的に動作させた際にグループ構築が学習効率に与える影響については未検証である．本稿では，実環境において継続的にDMLを実行するためのグループ構築手法を提案する．また，実機を用いた実装実験により，提案システムの評価を行う． |
| （英） | Distributed machine learning (DML), which executes learning process by cooperating with multiple computers via a network, can distribute numerous learning data and their computational burden on a specific computer to multiple computers. Whereas, it increases the burden on the communication infrastructure. To solve the problem, a cooperative DML method, which cooperatively learns among geographically close terminals located in a certain region, has been proposed. However, although it only confirmed the behavior through an experiment in a virtual environment, it did not reveal the performance of the group construction when a DML continuously runs in real environments. In this paper, we propose a group construction method to continually execute DML in real environments. In addition, we also evaluate the proposed system through an experiment using actual devices. |
|
| キーワード | （和） | 分散機械学習 / 連合学習 / 端末協調 / 位置情報 / グループ構築 / / / |
| （英） | Distributed machine leaning / Federated learning / Device cooperation / Location information / Group construction / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 198, NS2023-105, pp. 168-171, 2023年10月. | |
| 資料番号 | NS2023-105 | |
| 発行日 | 2023-09-27 (NS) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | NS2023-105 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NS |
| 開催期間 | 2023-10-04 - 2023-10-06 |
| 開催地（和） | 北海道大学 + オンライン開催 |
| 開催地（英） | Hokkaidou University + Online |
| テーマ（和） | ネットワークアーキテクチャ(オーバレイ、P2P、ユビキタスNW、スケールフリーNW、アクティブNW、NGN・新世代NW、IoT、エッジコンピューティング)、次世代パケットトランスポート(高速Ethernet、IP over WDM、マルチサービスパケット技術、MPLS)、グリッド、一般 |
| テーマ（英） | Network architecture (5G, Local 5G, Beyond5G, Mobile networks, Ad-hoc and sensor networks, Overlay and P2P networks, Programmable networks, SDN/NFV, IoT, Network slicing), Next generation packet transport (High speed Ethernet, IP over WDM, Multi-service package technology, MPLS), Grid, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NS |
| 会議コード | 2023-10-NS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 位置情報に基づく分散機械学習のためのグループ構築に向けた実装実験 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Experiment of Group Construction for Location-Based Distributed Machine Learning |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 分散機械学習 / Distributed machine leaning |
| キーワード(2)（和/英） | 連合学習 / Federated learning |
| キーワード(3)（和/英） | 端末協調 / Device cooperation |
| キーワード(4)（和/英） | 位置情報 / Location information |
| キーワード(5)（和/英） | グループ構築 / Group construction |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 長谷川 亮太 / Ryota Hasegawa / ハセガワ リョウタ |
| 第1著者 所属（和/英） | 芝浦工業大学 (略称： 芝浦工大) Shibaura Institute of Technology (略称： SIT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 小野 翔多 / Shota Ono / ショウタ オノ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京大学 生産技術研究所 (略称： 東大) Institute of Industrial Science, the University of Tokyo (略称： UTokyo) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 山崎 託 / Taku Yamazaki / ヤマザキ タク |
| 第3著者 所属（和/英） | 芝浦工業大学 (略称： 芝浦工大) Shibaura Institute of Technology (略称： SIT) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 三好 匠 / Takumi Miyoshi / ミヨシ タクミ |
| 第4著者 所属（和/英） | 芝浦工業大学 (略称： 芝浦工大) Shibaura Institute of Technology (略称： SIT) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2023-10-06 15:45:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NS |
| 資料番号 | NS2023-105 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.198 |
| ページ範囲 | pp.168-171 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2023-09-27 (NS) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]