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题名/责任者:

联邦学习原理与算法/耿佳辉[等]编著

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2023

ISBN及定价:

978-7-111-72853-5/CNY109.00

载体形态项:

12,220页:图;26cm

并列正题名:

Federated learning

丛编项:

网络空间安全技术丛书

个人责任者:

耿佳辉 编著

个人责任者:

牟永利 编著

个人责任者:

李青 编著

学科主题:

机器学习-算法

中图法分类号:

TP181

一般附注:

国家出版基金项目 机工IT

题名责任附注:

编著者还有：牟永利、李青、(挪)容淳铭

提要文摘附注:

本书介绍了联邦学习的全貌。算法部分包含横向联邦、纵向联邦等不同的数据建模方式，讨论了联邦学习由于数据异质性和设备异质性带来的算法稳定性、隐私性挑战及其解决策略；实践部分介绍了当前主流的联邦学习框架，并进行对比，然后给出相同算法的不同实现供读者比较。

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