论文题目:《Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data》
时间:联邦学习由谷歌在2016年提出,2017年在本文第一次详细描述该概念
地位:联邦学习开山之作 建议有时间先学一下机器学习 o(╥﹏╥)o 如果实在是没有的话,就先了解一下这些东…
联邦学习论文精读🚀 最近由于课题需要,我人生第一次,从头到尾完完全全一字不拉的精度了一篇论文,就是这篇联邦学习的始祖论文,Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decetralized Data,…
Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data -- 从分散数据中学习深度网络的通信效率 作者来源AbstractBackgroundContributionsFederated LearningPrivacyFederated OptimizationThe FederatedAveraging Algorithm实验总结 作者
H. Brendan …
KDTree 项目使用教程 KDTree Swift implementation of a k-dimensional binary space partitioning tree. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/kdtree2/KDTree
1. 项目介绍
KDTree 是一个用 Swift 实现的 k 维二叉空间分割树的库。它是一个不可变的枚举类型&…