Articoli più recenti per Federated Learning

Fed-LSAE potenzia la sicurezza nel federated learning e contrasta gli attacchi di avvelenamento.

Il ruolo dell'IA nella trasformazione della gestione delle reti per le tecnologie wireless avanzate.

Un nuovo metodo migliora il Federated Learning affrontando la lentezza e le differenze tra i dispositivi.

Un nuovo approccio migliora l'apprendimento federato per dati client diversi.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza del modello attraverso l'apprendimento federato e la regressione kernel.

Uno sguardo all'Apprendimento Profondo Equilibrato Federato e il suo impatto sull'IA.

Una guida all'apprendimento automatico distribuito collaborativo mantenendo la privacy dei dati.

Analizzando metodi federati e di consenso per la segmentazione della prostata da scansioni MRI.

Un nuovo modo per aumentare l'efficienza del machine learning nelle comunicazioni satellitari.

Un nuovo approccio garantisce la selezione dei partecipanti nell'apprendimento federato per proteggere la privacy.

Questo documento presenta un metodo per migliorare l'equità nell'apprendimento federato proteggendo al contempo la privacy dei dati.

Un nuovo modo per migliorare l'apprendimento federato tra una partecipazione degli utenti disomogenea.

Brave offre privacy e protezione dalle minacce nell'apprendimento federato peer-to-peer.

Uno sguardo al Federated Learning e all'Unlearning per la privacy dei dati.

AdaFed migliora l'equità nell'apprendimento federato mantenendo la precisione del modello.

Migliorare l'efficienza dell'addestramento dei modelli e la privacy nell'apprendimento federato attraverso la selezione dei coreset.

Un metodo per migliorare la qualità della traduzione mantenendo la privacy nella comunicazione multilingue.

Un metodo per valutare i trattamenti proteggendo la privacy delle persone.

Un nuovo metodo migliora l'apprendimento federato riducendo i carichi di comunicazione e affrontando la deriva dei client.

Un nuovo framework migliora i modelli di machine learning per distribuzioni di dati non uniformi.

Esaminare i rischi di integrare i Modelli Fondamentali nei sistemi di Apprendimento Federato.

Un nuovo metodo migliora l'efficienza dell'apprendimento federato, mantenendo la privacy dei dati.

Il deep learning migliora l'accuratezza nel rilevare i polipi del cancro colorettale.

FedGT migliora l'apprendimento federato con privacy e prestazioni migliorate per i dati grafici.

Un nuovo approccio migliora l'elaborazione dei dati satellitari usando metodi di apprendimento federato.

Esplorando un nuovo approccio per potenziare la privacy dei dati nel machine learning.

Un nuovo approccio migliora l'apprendimento federato affrontando efficacemente i client lenti.

Uno sguardo a come MP-SL aiuta i dispositivi nel machine learning garantendo la privacy.

Esplorando modi per aumentare l'affidabilità nelle tecnologie di intelligenza artificiale distribuita.

Un nuovo approccio combina il recupero di energia con l'apprendimento federato per una migliore gestione delle batterie.

Scopri come DFML trasforma l'apprendimento dei dati senza server centralizzati.

Integrare i Modelli Fondamentali con l'Apprendimento Federato presenta sia rischi che vantaggi.

Una strategia per migliorare le prestazioni e l'equità nei modelli di apprendimento federato.

I miglioramenti nel federated learning rendono più efficienti e sicuri le applicazioni IoT.

Questa ricerca esamina le vulnerabilità nelle SNN combinate con tecniche di apprendimento federato.

Nuove strategie nel Federated Learning migliorano la privacy e l'efficienza nel machine learning.

Esplorare come SFL può trasformare l'elaborazione dei dati nei futuri reti mobili.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza del modello affrontando le etichette rumorose nell'apprendimento federato.

Questo studio esamina un metodo per migliorare la rilevazione delle malattie usando dati multimodali.

Il flashback affronta l'oblio nel Federated Learning per migliorare l'addestramento del modello e le prestazioni.