GDSRec:Graph-Based Decentralized Collaborative Filtering for Social Recommendation
摘要——基于 user-item interactions和user-user social relations生成推荐是基于 web 的系统中的常见用例。这些联系可以自然地表示为图结构数据,因此利用图神经…
Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data
论文地址:https://arxiv.org/abs/1602.05629
Abstract
现代移动设备能访问到的大量数据都十分适合于学习模型,并且基于此页可以反过来改善用户在该设备上的体验。例如&am…
原文链接:Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data (mlr.press)
该论文是最早提出联邦学习的论文,作者结合背景提出了联邦平均的算法,并作了相应验证实验。
ABS
随着移动设备的用户增加,产…
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&…