联邦学习
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【论文导读】- Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data（高通信效率的去中心化的深度网络学习）
文章目录 论文信息 摘要 主要内容（contributions） FederatedAveraging 联邦学习 隐私 联邦优化 联邦平均算法（FedAVG） 论文信息 Commu…
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【论文导读】- Cluster-driven Graph Federated Learning over Multiple Domains（聚类驱动的图联邦学习）
文章目录 论文信息 摘要 主要贡献 聚类驱动的图联邦学习 问题定义 联邦聚类 聚类模型 聚类模型的联系 FedCG框架 论文信息 Cluster-driven Graph Fede…
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【论文导读】- GraphFL: A Federated Learning Framework for Semi-Supervised Node Classification on Graphs
文章目录 论文信息 摘要 主要工作 Model-agnostic meta learning (MAML) GraphFL Framework 1. GraphFL用于联合Grap…
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【联邦学习+区块链】A Blockchain-based Decentralized Federated Learning Framework with Committee Consensus
文章目录 1. Introduction 2. The proposed framework A. Blockchain Storge B. Committee Consensus…
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【联邦学习+区块链】TORR: A Lightweight Blockchain for Decentralized Federated Learning
文章目录 I.CONTRIBUTION II. ASSUMPTIONS AND THREAT MODEL A. Assumptions B. Threat Model III. S…
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【论文导读】- FederatedScope-GNN（FederatedScope-GNN：迈向统一、全面、高效的联邦图学习包）
文章目录 论文信息 摘要 FederatedScope-GNN（FGL） 基于FederatedScope的开发 GRAPHDATAZOO GNNMODELZOO 联邦超参数优化（…
