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题名：	联邦学习
作者：	李泽远，何安珣，王伟，王健宗，王健宗著
分册：
出版信息：	北京人民邮电出版社 2021.11
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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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。
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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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序号	登录号	条形码	馆藏地/架位号	状态	备注
1	1554844	215548441	计算机与数据科学学院资料室/ [索取号:TP181/W220]	在馆
2	1564401	215644015	自科库301/301自科库 39排5列2层/ [索取号:TP181/W220]	在馆