随着和机器学习的快速发展，联邦学习作为一种新型的机器学习技术，逐渐受到广泛。本次演示将从技术、应用和未来三个方面对联邦学习进行概述。一、技术介绍 联邦学习是一种基于分布式数据集的训练方式，其基本思想是让多个参与方协同训练一个共享的模型，但不需要直接共享原始数据。这种方法有效地保护了各方的数据隐私和...
联邦学习概述:技术、应用及未来-李少波.pdf,计算机集成制造系统 Computer Integrated Manufacturing Systems ISSN 1006-5911,CN 11-5946/TP 《计算机集成制造系统》网络首发论文 题目: 联邦学习概述:技术、应用及未来 作者: 李少波,杨磊,李传江,张安思,罗瑞士 收稿
本文在阐述联邦学习定义及分类的基础上,首先对其隐私保护、通信效率、异构性、激励机制等相关技术的国内外研究进展展开了较为全面的分析和总结;其次介绍了当前联邦学习已有的应用平台和框架,并提出了联邦学习在智能制造、医疗、教育等领域的应用框架;最后,结合联邦...
联邦学习概述:技术、应用及未来 01一、技术介绍三、未来展望参考内容二、应用场景四、关键词目录03050204内容摘要随着和机器学习的快速发展,联邦学习作为一种新型的机器学习技术,逐渐受到广泛。本次演示将从技术、应用和未来三个方面对联邦学习进行概述。一、技术介绍一、技术介绍联邦学习是一种基于分布式数据集的训练方式...
通信效率、异构性、激励机制等相关技术的国内外研究进展展开了较为全面的分析和总结;其次介绍了当前联邦学习已有的应用平台和框架,并提出了联邦学习在智能制造、医疗、教育等领域的应用框架;最后,结合联邦学习在一些关键的开放性问题上的不足,对其未来发展趋势和方向进行了总结与展望,旨在为联邦学习的理论研究及应用落地...
联邦学习概述:技术,应用及未来doi:10.13196/j.cims.2022.07.018李少波杨磊李传江张安思罗瑞士Computer Integrated Manufacturing Systems