personalized learning | BriefGPT

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ICML联邦学习中的个性化改善隐私 - 准确性权衡
研究分布式机器学习系统，并基于修正的随机优化算法实现私人级联学习，在保证局部模型私密性的同时，与全局模型进行协调，提升了准确性和隐私保护的平衡。
PDF2 years ago
ICLRFedPara：通信高效的低秩 Hadamard 积联邦学习
本文提出了 FedPara 方法，即通过使用低秩权重进行再参数化来实现通信高效的联邦学习，可在 3 至 10 倍之间降低通信成本，并将其扩展到个性化联邦学习应用中，pFedPara。
PDF3 years ago
高效个性化的联邦彩票票学习
本研究提出了一种个性化和通信高效的联邦彩票学习算法 CELL 来解决 LotteryFL 忽略减缓迟滞者的问题，该算法利用下行广播来提高通信效率，同时采用一种新颖的用户分组方法，从而在 CIFAR-10 数据集下获得了多达 3.6% 的个性
PDF3 years ago
机会式联邦学习：对泛在计算应用进行自我中心协作的探索
本文介绍了一种新的机会式联邦学习方法，支持设备间的协作学习，并能够针对用户个体的经验进行个性化模型训练，以此提升模型的性能并抵抗过度拟合现象。
PDF3 years ago
ICMLDitto: 通过个性化功能实现公平且稳健的联邦学习
提出一个称为 Ditto 的基本框架来解决联邦学习中的公平性和鲁棒性竞争的问题，并且在多项实验证明 Ditto 相对于其他竞争方法具有更高的准确性、鲁棒性和公平性。
PDF4 years ago
KDD上下文感知的关注知识追踪
本文提出了一种基于神经网络的注意力知识追踪模型（AKT），结合了新颖的解释性模型组件，用于个性化学习和自动化反馈，实验证明 AKT 可以优于现有的 KT 方法，并且具有良好的可解释性。
PDF4 years ago
AAAI大规模教育问题挖掘：预测、分析和个性化
本文提出了一个用于在规模上挖掘教育问题洞见的框架。使用贝叶斯深度学习的技术，我们提出了两种量化问题质量和难度的新指标，并提出了一种个性化的策略，以适应学生的需求。将该框架应用于一个拥有数万个问题和数百万个答案的在线教育平台的真实数据集，我们
PDF4 years ago
智能 IoT 应用的个性化联邦学习：一种基于云边的框架
本文提出了一种基于云边架构的个性化联邦学习框架，以解决在物联网环境下的设备、统计和模型异构性，能够为智能物联网应用提供高效时延和低延迟的处理能力，并使用人类活动识别案例研究证明了个性化联邦学习在智能物联网应用中的有效性。
PDF4 years ago
AAAI通过多任务 AUC 优化学习个性化属性偏好
提出一种基于多任务学习的方法，通过属性偏好学习、AUC 损失函数以及梯度的高效计算方法，实现了个性化的属性学习，进而保证个性化的排序预测效果。
PDF5 years ago
MM测量初级编程中的项目相似性：Python 和机器人编程案例研究
本文介绍了一种测量项目相似度的通用方法，并针对入门级编程提供了具体的相似度测量方法，同时提出了一种利用三个级别抽象进行评估的方法，并使用来自三个不同编程环境的项目进行了评估。
PDF6 years ago
KDD针对个性化课程顺序推荐的潜在技能嵌入
本研究提出了一种名为潜在技能嵌入（LSE）的概率模型，可以用于推荐个性化的课程序列，并通过历史学生 - 内容交互来对学生、课程和评估进行最大似然嵌入的规范化。对大规模数据的实证评估表明，这种方法具有与基准模型相当的评估预测能力，并能够区分导
PDF8 years ago