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联邦学习—原理与算法—fundamentals and algorithms

著者王健宗[等]著
ISBN9787115575326
中图分类TP181 自动化技术、计算机技术
学科分类工学
版次第1版
出版社人民邮电出版社
丛书名—
出版年2021
页码280页
价格¥128.00
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核心评分
8.8/10
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📝 内容简介
数据孤岛和隐私安全挑战已经成为制约人工智能发展的关键问题。在此背景下,联邦学习作为一种新兴技术,凭借其突出的隐私保护能力展示出在诸多业务场景中的应用价值。 本书从联邦学习的基础知识出发,深入浅出地介绍了中央服务器优化和联邦机器学习的算法体系,详细阐述了联邦学习中涉及的加密通信模块,以定性和定量的双视角建立了联邦学习服务质量的评估维度、理论体系及提升方式,并对联邦学习的研究趋势进行了深入探讨与分析,可以对设计和选择算法提供工具式的参考和帮助。
🏛️ 本馆馆藏信息
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