Últimos artículos para Aprendizaje Federado

Un nuevo método mejora la agregación de árboles de decisión mientras mantiene la interpretabilidad y la privacidad.

Examinando protocolos de aprendizaje federado para mejorar la privacidad mientras se mejora la precisión del modelo.

Un nuevo enfoque para el análisis de imágenes médicas utilizando aprendizaje federado y supervisión débil.

Explorando los riesgos de privacidad y soluciones en modelos de lenguaje grandes.

Una visión general de ASR y sus avances en aplicaciones modernas.

Un nuevo método mejora la seguridad de los datos para dispositivos IoT mientras mantiene la privacidad.

Un nuevo método mejora la eficiencia de la comunicación entre dispositivos en redes de aprendizaje federado.

Un nuevo enfoque para mejorar la e-salud a través de una mejor gestión de datos y la privacidad del paciente.

Un nuevo algoritmo mejora el aprendizaje federado al abordar la diversidad de clientes y la eficiencia.

Te presento a FedFisher, un algoritmo innovador para un aprendizaje federado eficiente.

Un nuevo método para ajustar modelos y al mismo tiempo asegurar la privacidad de los datos.

Explorando cómo el aprendizaje automático mejora el reconocimiento de actividades humanas a partir de datos de sensores.

Este estudio mejora el aprendizaje federado al aumentar la diversidad de los modelos mientras protege la privacidad.

Un nuevo método mejora la seguridad en el aprendizaje federado a través del análisis de los resultados intermedios.

Un marco para mejorar la colaboración en la atención médica mientras se asegura la privacidad del paciente.

Este artículo habla sobre la integración del aprendizaje profundo bayesiano en enfoques de aprendizaje federado.

El papel del aprendizaje automático en el análisis de imágenes médicas está creciendo rápidamente.

Combinando la computación cuántica y el aprendizaje federado para mejorar la privacidad de los datos.

Examinando los riesgos de ataques de envenenamiento de modelos en sistemas de aprendizaje federado.

Descubre cómo FedCRL mejora el aprendizaje automático mientras protege la privacidad del usuario.

Un nuevo métrica mide la similitud de los conjuntos de datos mientras preserva la privacidad en el Aprendizaje Federado.

Un nuevo método mejora el intercambio de datos de IoT mientras garantiza la privacidad y la eficiencia energética.

Aprende cómo el Aprendizaje Federado mejora la privacidad de los datos y la confianza en los dispositivos.

Un marco para asegurar dispositivos confiables en el aprendizaje federado para la privacidad de datos urbanos.

Un nuevo marco mejora la estabilidad de la federación de niebla y la privacidad de los datos.

Un nuevo marco mejora la evaluación de algoritmos de aprendizaje federado en diversas aplicaciones.

Este artículo habla sobre combinar el aprendizaje federado y el aprendizaje contrastivo para mejorar la privacidad de los datos y el rendimiento del modelo.

Descubre cómo el aprendizaje federado mantiene los datos privados mientras mejora el aprendizaje automático.

Explorando métodos de aprendizaje federado para proteger la privacidad del usuario y mejorar el rendimiento del modelo.

Un nuevo método presenta riesgos significativos para la privacidad en el aprendizaje federado.

LightTR mejora la recuperación de trayectorias usando aprendizaje federado mientras protege la privacidad del usuario.

Este estudio presenta un nuevo método de entrenamiento para IA en sistemas cooperativos.

Nuevo método mejora la eficiencia en la selección de dispositivos en el aprendizaje federado.

Un nuevo método que mejora la privacidad de los datos médicos y la colaboración entre instituciones.

Este artículo habla sobre la fusión de modelos de base y aprendizaje federado en el cuidado de la salud.

Este estudio explora el papel del Aprendizaje Federado en la Respuesta a Preguntas Visuales de Documentos.

Un nuevo enfoque para mejorar la disponibilidad de los clientes en el aprendizaje federado.

Un nuevo método mejora la seguridad y privacidad en la autenticación continua para dispositivos.

Una mirada a cómo los Modelos Escasos mejoran la eficiencia del Aprendizaje Federado.

Un nuevo método para detectar el comportamiento inapropiado de los vehículos mientras se protege la privacidad.