Neuste Artikel für Föderiertes Learning

Ein neues Framework, um das Lernen im föderierten inkrementellen Lernen zu verbessern und dabei die Datensicherheit zu gewährleisten.

Neue JAX-basierte Bibliothek vereinfacht föderiertes Lernen für bessere Modelltrainings.

Eine neue Methode verbessert den Datenschutz im föderierten Lernen gegen Gradienten-Inversionsangriffe.

Ein Rahmenwerk zur Verbesserung der Anomalieerkennung in föderierten Lernsystemen.

Neue Methoden verbessern das Modelllernen, indem langsamere Geräte im föderierten Lernen einbezogen werden.

Die Revolutionierung des Datenaustauschs und der Sicherheit in Fahrzeugnetzwerken mit neuen Lernframeworks.

Ein vorgeschlagenes Framework verbessert die Sicherheit für föderiertes Lernen gegen Angriffe von Gegnern.

Eine neue Methode verbessert die Effizienz von 3D-Modellierung mit föderiertem Lernen.

Federated Learning verbessert die Zusammenarbeit zwischen autonomen Fahrzeugen bei schlechtem Wetter.

FedMef verbessert federiertes Lernen für ressourcenschwache Geräte durch innovative Pruning-Techniken.

Ein neuer Ansatz, um Video-Streaming zu optimieren und gleichzeitig die Privatsphäre der Nutzer zu gewährleisten.

Data Mesh verändert das Datenmanagement, indem es Teamverantwortung und Zusammenarbeit fördert.

Neue Methoden verbessern die Anpassungsfähigkeit des Modells für verschiedene Benutzeraufgaben.

Erforschung der Schnittstelle zwischen Blockchain und föderiertem Lernen für Datenschutz und Sicherheit.

FedD2S verbessert Federated Learning, indem es Modelle personalisiert und gleichzeitig die Datensicherheit wahrt.

Eine neue Methode verbessert die Aggregation von Entscheidungsbäumen, während sie Interpretierbarkeit und Privatsphäre beibehält.

Untersuchen von föderierten Lernprotokollen, um die Privatsphäre zu verbessern und gleichzeitig die Modellgenauigkeit zu steigern.

Ein neuer Ansatz zur medizinischen Bildanalyse mithilfe von föderiertem Lernen und schwacher Überwachung.

Die Erkundung von Datenschutzrisiken und Lösungen in grossen Sprachmodellen.

Eine Übersicht über ASR und seine Fortschritte in modernen Anwendungen.

Eine neue Methode verbessert die Datensicherheit für IoT-Geräte und schützt dabei die Privatsphäre.

Eine neue Methode verbessert die Kommunikationseffizienz von Geräten in föderierten Lernnetzwerken.

Ein neuer Ansatz, um e-Health durch bessere Datenverwaltung und Patientenschutz zu verbessern.

Ein neuer Algorithmus verbessert das föderierte Lernen, indem er die Vielfalt der Clients und die Effizienz berücksichtigt.

Hier ist FedFisher, ein innovativer Algorithmus für effizientes föderiertes Lernen.

Eine neue Methode, um Modelle anzupassen und dabei die Datensicherheit zu gewährleisten.

Erforschen, wie maschinelles Lernen die Erkennung menschlicher Aktivitäten aus Sensordaten verbessert.

Diese Studie verbessert das föderierte Lernen, indem sie die Modellvielfalt erhöht und gleichzeitig die Privatsphäre schützt.

Eine neue Methode verbessert die Sicherheit im föderierten Lernen durch die Analyse von Zwischenoutputs.

Ein Rahmen, um die Zusammenarbeit im Gesundheitswesen zu verbessern und gleichzeitig die Privatsphäre der Patienten zu gewährleisten.

Dieser Artikel behandelt die Integration von bayesianischem Deep Learning in föderierte Lernansätze.

Die Rolle von maschinellem Lernen bei der Analyse von medizinischen Bildern wächst schnell.

Kombination von Quantencomputing und föderiertem Lernen für verbesserte Datensicherheit.

Die Risiken von Model Poisoning-Angriffen in föderierten Lernsystemen untersuchen.

Entdecke, wie FedCRL das maschinelle Lernen verbessert und gleichzeitig die Privatsphäre der Nutzer schützt.

Neue Metrik misst die Ähnlichkeit von Datensätzen und schützt dabei die Privatsphäre im föderierten Lernen.

Eine neue Methode verbessert die IoT-Datenfreigabe und sorgt dabei für Datenschutz und Energieeffizienz.

Lern, wie föderiertes Lernen den Datenschutz und das Vertrauen in Geräte verbessert.

Ein Rahmenwerk, um vertrauenswürdige Geräte im föderierten Lernen für den Datenschutz in Städten zu gewährleisten.

Ein neues Framework verbessert die Stabilität der Fog-Föderation und den Datenschutz.