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语义感知传输调度：基于单调性的深度强化学习方法
本文研究了语义感知下的调度问题，利用深度强化学习算法解决大规模系统中的最优策略问题，并通过实验表明，相较于现有算法，所提出的算法能够显著减少训练时间并提高训练性能。
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a year ago
FedGen: 泛化联邦学习
本文提出了一种名为 FedGen 的通用联邦学习框架，它允许客户端以协作的方式在没有训练分布的先验知识的情况下，识别和区分虚假和不变特征，与目前的联邦学习方法相比，FedGen 能够实现显著更好的泛化效果。
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2 years ago
FedDANE：一种联邦牛顿型方法
本文介绍了 FedDANE，一种从分布式优化的方法 DANE 基础上，为应对联邦学习的现实约束而提出的一种优化方法。作者提供了该方法应用于凸性和非凸性函数时的收敛性保证，并通过从合成和真实数据集上的实验模拟，将 FedDANE 与 FedA
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4 years ago
ICLR
用户定制的隐私保护数据分布式生成
本文提出利用变分自动编码器生成数据的潜在表示形式并将其与小型生成滤波器相结合，以实现在保护用户隐私的同时提高机器学习模型的效果。通过对 MNIST，UCI-Adult 和 CelebA 等数据集进行实验，结果显示了该方法具有很高的准确性。
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5 years ago
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