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FedMoE：模型异构个性化联邦学习中基于数据的个性化
通过引入混合专家方法，我们提出了一种新颖的模型异构个性化联邦学习算法（FedMoE），用于解决当前模型异构个性化联邦学习方法中的数据和模型隐私、模型性能、通信和计算成本等问题。该算法通过在本地训练过程中结合全局和本地特征来提高模型的个性化能
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5 months ago
基于时序图神经网络的交互感知个性化车辆轨迹预测
利用时间图神经网络，提出了一种考虑交互的个性化车辆轨迹预测方法，通过预训练和微调，将个性化的预测结果与通用预测结果进行对比，并证明了个性化模型在较长时间预测范围内的卓越性能。
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a year ago
个性化预测多模态时间序列数据上经常性压力事件的自监督学习
利用可穿戴生物信号数据开发了一种多模式个性化应激预测系统，使用自监督学习模型进行预训练，并在少量注释数据下优于非自监督学习模型。该模型具有个性化的预测能力，可应用于使用复杂多模态数据流进行各种周期性健康事件的个性化预测。
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a year ago
神经混合效应用于非线性个性化预测
提出一种基于混合效应模型结合神经网络的 Personalized Prediction 方法，能够优化非线性人特定参数，应用于情感状态序列的预测。
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a year ago
IJCAI
实体感知建模：一项调查
本研究调查了机器学习社区针对考虑实体属性的建模方法最近的进展。这些实体属性因外部驱动程序的个体响应而异，并且往往在许多现实世界场景中不易获得，因此不同的 ML 方法已被提出来推断这些特征。
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a year ago
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