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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.9
- 수록면
- 405 - 408 (4page)
이용수
이 논문의 연구 히스토리 (2)
2020
Federated Learning for Cellular Networks: Joint User Association and Resource Allocation
Latif U. Khan
,
Ume
,
Majeed
외 1명
한국통신학회 APNOMS
2020.09
학술대회자료
Resource Allocation for Federated Learning over Wireless Networks: A Matching Game Approach
Latif U. Khan
,
Choong Seon Hong
한국정보과학회 학술발표논문집
2020.07
학술대회자료
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Recent years have shown a remarkable interest in federated learning from researchers to make several Internet of Things applications smart. Although, federated learning offers users’ privacy preservation, it has communication resources optimization challenge. In this paper, we consider federated learning for cellular networks. We formulate an optimization problem to jointly minimizes latency and effect of loss in federated learning model accuracy due to channel uncertainties. We decompose the main optimization problem into two sub-problems: resource allocation and device association sub-problems, due to the NP-hard nature of the main optimization problem. To solve these sub-problems, we propose an iterative approach which further uses efficient heuristic algorithms for resource blocks allocation and device association. Finally, we provide numerical results for the validation of our proposed scheme.
목차
Abstract
I. INTRODUCTION
II. SYSTEM MODEL AND PROBLEM FORMULATION
III. PROPOSED SOLUTION
IV. NUMERICAL RESULTS
V. CONCLUSIONS
REFERENCES
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