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        今日arXiv最熱聯(lián)邦學(xué)習(xí)論文:通信成本降低94%,中科院計(jì)算所發(fā)布個(gè)性化聯(lián)邦學(xué)習(xí)方法

        今日arXiv最熱聯(lián)邦學(xué)習(xí)論文:通信成本降低94%,中科院計(jì)算所發(fā)布個(gè)性化聯(lián)邦學(xué)習(xí)方法

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        原標(biāo)題:今日arXiv最熱聯(lián)邦學(xué)習(xí)論文:通信成本降低94%,中科院計(jì)算所發(fā)布個(gè)性化聯(lián)邦學(xué)習(xí)方法
        關(guān)鍵字:客戶端,編碼器,語義,原型,數(shù)據(jù)
        文章來源:夕小瑤科技說
        內(nèi)容字?jǐn)?shù):6216字

        內(nèi)容摘要:


        夕小瑤科技說 原創(chuàng)作者 | Richard引言:你的隱私,聯(lián)邦來守護(hù)!想象一下,未來你的手機(jī)就像一位貼心的私人助理,能夠洞察你的喜好、日程,甚至預(yù)測(cè)你的情緒。聽起來很棒,但你可能會(huì)擔(dān)心隱私泄露的問題。別擔(dān)心,最近一種名為“聯(lián)邦學(xué)習(xí)”的創(chuàng)新技術(shù)或許能解決這個(gè)問題。它讓各個(gè)手機(jī)上的AI模型只需相互學(xué)習(xí)彼此的經(jīng)驗(yàn),而無需直接交換原始數(shù)據(jù),就像我們協(xié)作學(xué)習(xí)時(shí)只分享心得和方法,而不抄襲他人作業(yè)。這樣既能讓AI變聰明,又能保護(hù)用戶隱私。
        然而,聯(lián)邦學(xué)習(xí)也面臨挑戰(zhàn):模型之間交換的參數(shù)數(shù)量龐大,通信成本很高。但中科院計(jì)算所最近提出的“FUELS”方法或許能解決這些問題。它通過尋找數(shù)據(jù)間的相似性,幫助模型更好地理解彼此,還能節(jié)約94%的通信成本。
        個(gè)性化聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)讓AI更懂你,同時(shí)很好地保護(hù)了隱私,還讓AI變得更加聰明高效。這項(xiàng)技術(shù)的出現(xiàn),讓我們對(duì)未來AI的發(fā)展有了更多期待。相信在不久的將來,我們就能享受到更加智能、安全、高效的AI助手帶來的便利!
        論文標(biāo)題:Personalized Federated Learning for Spatio-Temporal Forecasting: A Dual


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        聯(lián)系作者

        文章來源:夕小瑤科技說
        作者微信:xixiaoyaoQAQ
        作者簡(jiǎn)介:專業(yè)、有趣、深度價(jià)值導(dǎo)向的科技媒體。聚集30萬AI工程師、研究員,覆蓋500多家海內(nèi)外機(jī)構(gòu)投資人,互聯(lián)網(wǎng)大廠中高管和AI公司創(chuàng)始人。一線作者來自清北、國內(nèi)外頂級(jí)AI實(shí)驗(yàn)室和大廠,兼?zhèn)涿翡J的行業(yè)嗅覺和洞察深度。商務(wù)合作:zym5189

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