Contact
Cum să cumpăr
Livrare
Consilier de cumpărături
engleză
51 b
30 de zile pentru retur bunuri
Clienții au cumpărat de asemenea
/
Carte broșată
247.49
lei
/
Carte broșată
292.43
lei
Multiparty learning as an emerging topic, many of the related frameworks and ap-plications are proposed. In this section, we explore the extent of these frameworks and technologies.Yang et al.72 provide a comprehensive survey of existing works on a secure fed-erated learning framework. Bonawitz et al.8 build a scalable production system for Federated Learning in the domain of mobile devices. Konecn`yetal.30 propose ways to reduce communication costs in federated learning. Nishio and Yonetani44 propose a new Federated Learning protocol, FedCS, which can actively manage computing workers based on their resource conditions. Zhao et al.75 notice that conventional federated learning fails on learning non-IID data and propose a strategy to improve training on non-IID data by creating a small subset of data which is globally shared between all the edge devices. Smith et al.63 propose fed-erated multi-task learning, which is a novel systems-aware optimization method, MOCHA.
Informații despre carte
Dăruiește această carte chiar astăzi
Este foarte ușor
1 Adaugă cartea în coș și selectează Livrează ca un cadou 2 Îți vom trimite un voucher în schimb 3 Cartea va ajunge direct la adresa destinataruluiAr putea de asemenea, să te intereseze
/
Carte broșată
163.88
lei
/
Copertă tare
749.48
lei
Bună ziua! Sunt Libroamiko, consilierul dumneavoastră de cărți.
Cu ce vă pot ajuta?