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机器之心

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当传统联邦学习面临异构性挑战,不妨尝试这些个性化联邦学习算法
经典的机器学习方法基于样本数据(库)训练得到适用于不同任务和场景的机器学习模型。这些样本数据(库)一般通过从不同用户、终端、系统中收集并集中存储而得到。在实际应用场景中,这种收集样本数据的方式面临很多问题。一方面,这种方法损害了数据的隐私性和安全性。在一些应用场景中,例如金融行业、政府行业等,受限于数据隐私和安全的要求,根本无法实现对数据的集中存储;另一方面,这种方法会增加通信开销。在物联网等一些大量依赖于移动终端的应用中,这种数据汇聚的通信开销成本是非常巨大的。
机器之心
2020-09-24
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浪潮POWER 9:英特尔的挑战者
IBM 的 POWER 与 Intel Xeon、AMD EPYC 是目前服务器市场上的三种主要处理器类型。
机器之心
2018-12-28
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