MMJan, 2021

联合学习在互联、协作和自动化工业系统中的机会

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TL;DR该研究论文探讨了联邦学习对下一代网络化工业系统的机会和挑战，重点关注联网自动驾驶和智能制造中的协作机器人。
autonomous systemsmachine learningfederated learningurllcnetworked industrial systems
发现论文，激发创造
  • 车联网中的联邦学习

    本文研究车联网应用中的联邦学习与集中式学习的可行性，探讨了基于图像数据集的目标检测，分析了数据标注、模型训练的挑战，以及数据速率、可靠性、隐私和资源管理等通信方面的问题，并为联邦学习在车联网领域中的未来研究方向提供了展望。

    Jun, 2020

  • 利用联邦学习改变无线网络：全面回顾

    通过提出的机器学习模型联邦学习（FL），本文讨论了机器学习在无线通信中的重要性，并强调 FL 在未来移动网络中，尤其是 6G 及以上的关键作用。

    Aug, 2023

  • 合作设备的联邦学习：大规模物联网网络的共识方法

    这篇论文介绍了一种完全分布式的联邦学习算法，该算法的优点在于避免了数据披露并具有扩展性商用前景，可以在包括物联网设备在内的网络中使用。

    Dec, 2019

  • 互联与自动驾驶车辆的联邦学习：现有方法和挑战综述

    机器学习在互联和自动化车辆（CAV）的关键任务中被广泛应用，然而，由于对车辆数据进行模型训练，导致了与车辆用户隐私和通信开销相关的重大挑战。联邦学习是一种分散的机器学习方法，使多个车辆可以协作开发模型，从不同的驾驶环境中进行学习，提高整体性能，并同时确保本地车辆数据的隐私和安全。本论文综述了联邦学习在 CAV 中应用的进展，分析了中心化和分散化联邦学习框架的关键特性和方法学，并回顾了与 CAV 中联邦学习相关的多样数据来源、模型和数据安全技术，强调它们在确保隐私和机密性方面的重要性。其次，探讨了联邦学习的特定应用，并提供了每个应用所采用的基本模型和数据集的见解。最后，列出了 FL4CAV 面临的现有挑战，并讨论了进一步提升 FL 在 CAV 背景下的效果和效率的潜在方向。

    Aug, 2023

  • 工业联邦学习 -- 要求和系统设计

    该研究介绍了一种工业联邦学习系统，旨在支持连续评估和更新中具有足够数据相似性的学习任务，并确保业务合作伙伴在共同机器学习问题中进行最佳协作，防止负面知识转移以及确保涉及边缘设备资源的优化。

    May, 2020

  • 迈向可扩展的无线联合学习：挑战与解决方案

    通过网络设计和资源编排的两个方面讨论了实现可扩展无线联邦学习的挑战和解决方案，并提出了三种面向任务的学习算法来提高算法的可扩展性，实现对无线联邦学习的计算高效资源分配。

    Oct, 2023

  • 联邦学习与下一代无线通信：双向关系的调查

    研究如何应用联邦学习和机器学习，实时决策和调整无线通信网络中的无线资源和管理，并突出它们与无线通信的双向关系

    Oct, 2021

  • 未来产业中的工业物联网联邦学习

    此文总结讨论了联邦学习在工业物联网应用中的不同场景和可行性，并提出了需要进一步研究的问题和方向。

    May, 2021

  • 基于共识的连接车辆增强分散联合学习

    本研究提出一种基于协议的去中心化联邦学习框架 C-DFL，以应对联邦学习在车联网中的缺陷并提高学习效果，通过大量仿真实验证明其在所有情况下优于传统方法。

    Sep, 2022

  • 面向 6G 的联邦学习：应用、挑战和机遇

    该研究论文探讨在 6G 无线电信网络中采用联邦学习技术的应用，主要关注于联邦学习在无线通信中的挑战与问题，以及如何实现该技术。

    Jan, 2021