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ICML
离线强化学习中基于示例的最优订单界限与偏好反馈
我们提出了一种称为 RL-LOW 的算法，用于处理离线强化学习中的优化动作问题，针对偏好反馈情况下的线性未知参数隐式奖励，提出了实例相关的上下界并拓展到隐私保护设置。
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a month ago
联邦生成模型的系统回顾
综述了 2019 年至 2024 年间的涉及联邦学习和生成模型的研究，系统比较了近 100 篇论文的方法和隐私问题，强调了最新的进展和未解决的挑战，为未来的研究提供了洞见。
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2 months ago
MM
基于特征的联邦迁移学习：通信效率、鲁棒性和隐私
本文提出了基于特征的联邦迁移学习作为一种新方法，通过将上行负载减少数个数量级，改善通信效率，与现有的联邦学习和联邦迁移学习方法相比具有更好的效果。具体而言，在提出的基于特征的联邦学习中，我们设计了要上传的提取特征和输出，而不是参数更新。对于
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2 months ago
PPFL: 面向异构人群的个性化联邦学习框架
在本文中，我们基于联邦学习的范式，通过使用规范模型来捕捉异质人群的基本特征并利用会员向量揭示客户的偏好，开发了一个灵活且可解释的个性化框架 PPFL（Population Personalized Federated Learning），并
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9 months ago
X 射线识别：使用对比目标从 X 射线中识别患者身份
本文研究表明深度学习模型能够精确提取来自患者胸部 X 光片的生物信息（例如种族、性别和年龄）。此外，我们还发现深度学习模型在识别方面也非常准确，即可以区分属于同一患者和属于不同患者的 CXRs。这些发现暗示了医学成像社区在公共 CXR 数据
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a year ago
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