Jul, 2023

无线网络中基于联邦学习的 AI 生成内容

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TL;DR本文介绍了基于联邦学习技术实现艺术智能生成内容的方法，解决了中心化训练带来的隐私问题，并成功应用于 AIGC 的微调中， 可以有效减少通信成本和训练延迟。
发现论文，激发创造
  • IMFL-AIGC: 面向人工智能生成内容的联邦学习激励机制设计

    通过使用人工智能生成的内容为联邦学习模型性能提升提供新的数据合成技术，并通过数据质量评估方法和激励机制解决客户参与联邦学习的经济激励问题。

    Jun, 2024

  • 6G 下的联邦学习：范式、分类、最新进展与洞见

    人工智能在下一代无线系统（如第六代（6G）移动网络）中发挥重要作用，但在训练 AI 模型和从分布式设备中获取智能和知识时，需要解决的关键挑战包括大量的数据、能源消耗、训练复杂性和敏感数据保护。联邦学习作为最近出现的框架，为多个学习代理构建准确而稳健的机器学习模型提供了有希望的方法，同时不共享原始数据。联邦学习通过允许移动设备协同学习全局模型而不显式共享训练数据，展示了高隐私性和高效的频谱利用。本文的主要目标是全面介绍联邦学习的可用性，以提高移动服务的质量，并支持支持新的用例。本文通过检查在协议堆栈的各个级别上实施联邦学习的附加价值，展示了联邦学习在改进协议堆栈和无线操作方面的重要性。此外，它给出了重要的联邦学习应用，讨论了热门话题，并为未来的研究和发展提供了宝贵的见解和指导。我们的结论旨在发挥联邦学习和未来 6G 之间的协同作用，同时强调联邦学习在颠覆无线行业和支持前沿移动服务发展中的潜力。

    Dec, 2023

  • 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

  • 基于生成内容的联邦学习增强

    提出了一种名为 FedGC 的新型联邦学习框架，通过引入生成内容来减轻数据异质性问题，提高了联邦学习方法的性能和隐私保护。

    Dec, 2023

  • 异构 6G 网络联邦学习的优化设计

    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

  • 面向 6G 的普及型联邦学习人工智能

    本文提出了一种基于联邦学习的网络架构，旨在通过分布式人工智能解决 6G 中的一些新挑战，包括应用 AI 于无线网络的困难，以及跨异构设备实现分布式 AI 的困难。

    Apr, 2020

  • 在无线世界中基于模型的联邦学习的作用

    研究了基础模型在无线网络的联邦学习中的适用性，并探讨了集成基础模型和联邦学习实现未来智能网络的多个新范例和相关研究方向。

    Oct, 2023

  • 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

  • FLIGAN：使用 GAN 增强不完整数据的联邦学习

    FLIGAN 使用生成对抗网络应对分布式学习中数据不完整的问题，通过生成合成数据提高数据集的鲁棒性和完整性，从而在高类别不平衡的场景下实现模型准确性的最多 20% 的提升。

    Mar, 2024

  • 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