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联邦学习浅析

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联邦学习是一种新型的机器学习框架,他可以看做分布式机器学习的一个成功的框架,能够更大程度的发挥数据的作用.可以让更多的参与方在不共享数据的基础上联合建模,这对安全和隐私保护也具有极高的价值.本文简要介绍了联邦学习的概念,分类及其应用.

梁振民

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机器学习 联邦学习 迁移学习

2020

科学与财富
四川省科教兴川促进会

科学与财富

ISSN：1671-2226
年,卷(期)：2020.(19)
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