Neuste Artikel für Föderiertes Learning

Ein neuer Ansatz für föderiertes Lernen, der die Genauigkeit und Ressourcennutzung verbessert.

Federated Learning geht die Herausforderungen der Datensicherheit in sensiblen Bereichen an.

Federated Learning verbessert die Privatsphäre und Effizienz in den Betriebsabläufen von Smart Grids.

Dieser Artikel untersucht dezentrales Lernen und die Bedeutung von Ähnlichkeitsmetriken.

Eine neue Methode verbessert den Datenschutz im maschinellen Lernen durch personalisierte Ansätze.

Lern, wie Datenähnlichkeit die Zusammenarbeit von Agenten bei der Problemlösung verbessert.

Eine neue Methode kombiniert föderiertes Lernen und adversariales Training zur Erkennung von Insider-Bedrohungen.

Erforschen, wie föderiertes Lernen die KI-Effizienz und -Privatsphäre verbessert.

In diesem Artikel geht's um datenschutzorientierte Methoden mit föderiertem Lernen und Deep Transfer Hashing.

Ein neuer Ansatz verbessert die Prozesse des föderierten Lernens für eine bessere Datenübertragung.

Unternehmen stehen in der föderierten Lernumgebung versteckten Datenschutzbedrohungen gegenüber, die durch Datenverteilungverschiebungen entstehen.

Die Kombination von föderiertem Lernen und Quanten-Technologie verspricht eine sicherere Datenverarbeitung in der KI.

Techniken zur Ausbalancierung der Datenverteilung im föderierten Lernen für bessere Modellleistung.

Die Datenschutzprobleme bei Federated Learning und Gradienteninversionsangriffen untersuchen.

Dieser Ansatz verbessert die Effizienz beim Trainieren von Modellen mit grossen Grafdaten und schützt dabei die Privatsphäre.

Ein Blick auf hierarchisches föderiertes Lernen und seine Vorteile für den Datenschutz von Geräten.

Eine neue Methode verbessert das föderierte Lernen, indem sie den Datentransfer und den Energieverbrauch reduziert.

Eine neue Methode verbessert die Gradientenabschätzung und schützt dabei die Datenprivatsphäre im föderierten Lernen.

Eine neue Methode bringt Personalisierung und Privatsphäre im föderierten Lernen in Einklang.

Ein Rahmenwerk für sicheres Training von Machine-Learning-Modellen.

FeDETR nutzt föderiertes Lernen für eine verbesserte Bewertung von koronaren Stenosen.

Methoden zur Verbesserung der Privatsphäre in der föderierten Cox-Analyse werden untersucht.

A-FedPD passt Modellupdates an, um die Trainingsinstabilität im föderierten Lernen zu reduzieren.

Die Erforschung der Auswirkungen von föderiertem Lernen auf den Datenschutz und die Schutzstrategien für medizinische Daten.

TAKFL optimiert den Wissensaustausch im föderierten Lernen für unterschiedliche Gerätefähigkeiten.

Dieses Papier verbessert das föderierte Lernen für GNNs und schützt dabei die Privatsphäre der Nutzer.

Diese Studie verbessert die Effizienz des föderierten Lernens durch Edge-Server für ein besseres Ressourcenmanagement.

Neue Methoden verbessern die Datenverbrauchsüberprüfung in föderierten Lernsystemen.

Eine neue Methode, um die Widerstandsfähigkeit von Federated Learning gegen Datenangriffe zu verbessern.

Die Rolle von Federated Learning in der Verbesserung der medizinischen Bildgebung und dem Schutz der Privatsphäre von Patienten erkunden.

Die Kombination aus globalen und lokalen Eingaben verbessert föderierte Lernmodelle und schützt gleichzeitig die Datensicherheit.

Ein neues Modell gibt Einblicke in Jobtrends und schützt gleichzeitig sensible Daten.

Ein Blick auf die Herausforderungen und Lösungen von föderiertem Lernen in Bezug auf Datenschutz und Modellgenauigkeit.

Innovative Strategien verbessern die Erkennung seltener Ereignisse in föderierten Lernsystemen.

FLeNS verbessert das föderierte Lernen, indem es Lernspeed und Kommunikations-effizienz ausgleicht.

Überprüfung von Datenschutzanfälligkeiten im föderierten Lernen und deren Auswirkungen auf die Datensicherheit.

KI verbessert die Erkennung von Nierensteinen und schützt gleichzeitig die Patientendaten.

Ein Blick darauf, wie föderiertes Lernen die Patientenversorgung verbessert und gleichzeitig die Privatsphäre wahrt.

MASA bietet eine Lösung zur Verbesserung der Sicherheit in föderierten Lernsystemen.

Eine neue Methode, um Smart Meter vor FDI-Angriffen zu schützen und dabei die Privatsphäre zu wahren.