书目信息 |
| 题名： |
联邦学习
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| 作者： | 李泽远 ， 何安珣 ， 王伟 ， 王健宗 著 | |
| 分册： | ||
| 出版信息： | 北京 人民邮电出版社 2021.11 |
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| 页数： | 280页 | |
| 开本： | 26cm | |
| 丛书名： | ||
| 单 册： | ||
| 中图分类： | TP181 | |
| 科图分类： | ||
| 主题词： | 机器学习--ji qi xue xi | |
| 电子资源： | ||
| ISBN： | 978-7-115-57532-6 | |
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| 200 | 1 | @a联邦学习@Alian bang xue xi@e原理与算法@d= Federated learning@efundamentals and algorithms@f王健宗 ... [等] 著@zeng |
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| 215 | @a280页@c图@d26cm | |
| 304 | @a题名页题其余责任者: 李泽远, 何安珣, 王伟 | |
| 314 | @a王健宗, 博士, 美国佛罗里达大学人工智能博士后, 高级工程师, 某大型金融集团科技公司联邦学习团队负责人。李泽远, 某大型金融集团科技公司高级AI产品经理, CCF YOCSEF深圳AC委员。何安珣, 某头部互联网公司高级产品经理。王伟, 中国科学院信息工程研究所信息安全国家重点实验室助理研究员, 信息安全博士。 | |
| 320 | @a有书目 (第273-280页) | |
| 330 | @a本书从联邦学习的基础知识出发, 深入浅出地介绍了中央服务器优化和联邦机器学习的算法体系, 详细阐述了联邦学习中涉及的加密通信模块, 以定性和定量的双视角建立了联邦学习服务质量的评估维度、理论体系及提升方式, 并对联邦学习的研究趋势进行了深入探讨与分析, 可以对设计和选择算法提供工具式的参考和帮助。 | |
| 510 | 1 | @aFederated learning@efundamentals and algorithms@zeng |
| 606 | 0 | @a机器学习@Aji qi xue xi |
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| 联邦学习：原理与算法= Federated learning：fundamentals and algorithms/王健宗 ... [等] 著.-北京：人民邮电出版社，2021.11 |
| 280页：图；26cm |
| ISBN 978-7-115-57532-6：CNY128.00 |
| 本书从联邦学习的基础知识出发, 深入浅出地介绍了中央服务器优化和联邦机器学习的算法体系, 详细阐述了联邦学习中涉及的加密通信模块, 以定性和定量的双视角建立了联邦学习服务质量的评估维度、理论体系及提升方式, 并对联邦学习的研究趋势进行了深入探讨与分析, 可以对设计和选择算法提供工具式的参考和帮助。 |
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正题名：联邦学习
索取号：TP181/W220
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