Ruofan Wu

FedGKD verbessert das föderierte Lernen für Graphen-Neuronale-Netzwerke, indem es die Merkmalsextraktion für Aufgaben optimiert.

Diese Studie untersucht die Bedenken bezüglich der Privatsphäre im Graphen-Repräsentationslernen und Edge-Rekonstruktionsangriffe.

Diese Forschung stellt TBL vor, um die Modellleistung bei ultra-ungleichgewichtigen Datenszenarien zu verbessern.