本文就分布式机器学习算法进行了全面的调研，综述了当前的技术发展前景和所存在的限制。

Jul, 2023

本文介绍机器学习技术的发展以及为了应对更加复杂的应用而需要分布式系统来分担机器学习的工作负担，但分布式系统带来的挑战在于高效地并行训练过程和创建一个连贯的模型。文中提供了分布式机器学习领域当前的最新进展和系统概述。

Dec, 2019

提出了一种名为 Holonic Learning 的协作和隐私重视的深度学习模型训练框架，其通过利用 Holonic 概念在学习过程中建立结构化自相似层次，通过每个 Holon 的个体模型聚合方法以及它们之间的内部 Holon 承诺和通信模式，实现对协作的更细致控制。该框架经过实证分析，表明其在非独立同分布数据分布情景中具有出色的性能。

Dec, 2023

本文研究如何通过三个方面的优化措施 —— 激励机制设计、网络资源管理和个性化模型优化，有效解决分布式人工智能范例中面临的系统和统计异构挑战，从而实现对第六代网络中亿万智能物联网设备所产生数据的联合学习和隐私保护。

Mar, 2023

提出了 DeLAMA 算法，它是一种具有动态协作图的分散式多智能体协同学习算法，能够促进自主协作关系学习和适应动态任务，实现了 MSE 减少 98.80% 和分类准确率提高 188.87%，为未来建立智能、分散式和动态多智能体系统提供了基础技术。

Mar, 2024

本文介绍了针对网络中的图形数据处理的分散式学习算法，通过 ADMM 迭代最小化来得到所需的并行程度，并通过案例研究阐明了分散式学习框架对于当代无线通信和网络任务的影响。

Mar, 2015

本文介绍了一种分布式学习算法 —— 去中心化单环梯度上升 / 下降算法（AD-GDA），以解决设备之间数据分布不均导致合作训练模型性能下降的问题，并采用压缩共识方案提高通信效率，并给出了平滑凸和非凸损失函数的收敛性保证。

May, 2022

我们提出了一种名为 CommunityAI 的用于基于社区的联邦学习的新框架，通过共享兴趣、专业知识或数据特征来组织参与者，并在各自的群组中维护数据和参与者的隐私，从而使参与者能够共同贡献于训练和完善学习模型的过程中。

Nov, 2023

人工智能的崛起已经在许多行业中引发了革命性的变革，其广泛应用导致了 AI 和其底层数据在许多智能系统中的分布。本文针对分布式学习中的私有知识共享提供了一项深入调查，检验了在主要的分布式学习架构中使用的各种知识组件。通过分析，我们揭示了在分布式环境中使用这些组件时可能出现的最关键的安全漏洞。我们进一步确定和研究了保护这些知识组件隐私和防止恶意方干预或访问知识信息的防御策略。最后，我们强调了分布式学习中知识共享的一些关键限制，并探索了未来研究的潜在途径。

Feb, 2024

提出了一种基于跨数据源的深度神经网络训练技术，旨在解决在健康医疗和金融等领域中标记数据和计算资源的短缺问题，并可以在数据敏感应用程序中进行分布式训练。

Oct, 2018