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关键词decentralized systems

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小样本无分布公平联邦学习
在分布式数据训练中，为了解决公平性问题，本研究提出了一种适用于分布式和异构系统的具有小样本和分布自由保证的后处理算法 FedFaiREE。该算法考虑了分布式环境中的挑战，如客户异质性、通信成本和小样本大小，并在公平性和准确性方面提供了严格的
PDF4 months ago
联邦学习：最新进展与应用的前沿综述
在机器学习系统中，通过联邦学习作为一个安全的分布式机器学习方法，有效提升隐私安全；它利用区块链技术将机器学习模型转移到边缘服务器，通过这种机制保证了集中式和分散式系统的高效处理和数据存储需求，强调可伸缩性、隐私考虑和成本有效的通信。本文对最
PDF9 months ago
强化学习下的合作和声誉动态
通过一种强化学习的简单模型，研究发现使用声誉机制可以解决一些协作难题，但是声誉机制本身也会生成两个协调问题，为了缓解这个问题，可以采用固定代理人和内在奖励相结合等简单机制。
PDF3 years ago
持续本地训练以改进联邦模型的初始化
本文提出了基于本地持续训练策略的联邦学习算法，通过评估一小部分代理数据集上的重要性权重并将其用于约束本地训练，从而减少了权重分歧并不断将不同本地客户端的知识整合到全局模型中，显著提高了联邦模型的初始性能。
PDF4 years ago
网络范围分布式载波频偏估计与补偿
本文提出了一种分布式算法，用于分散系统中频率偏移的估计，该算法通过本地计算和与直接相邻的节点进行有限的信息交换来估计每个节点的频率偏移，无需任何集中式信息处理或全球网络拓扑知识，通过模拟结果，表明这种算法具有快速的收敛速度和低延迟，是一种具
PDF8 years ago