フェデレーテッドラーニング に関する最新の記事

新しい方法でモデルのトレーニングが改善されつつ、ユーザーのデータプライバシーも守られてるよ。

機械学習におけるプライバシーと公平性の問題を解決する方法。

フェデレーテッドラーニングで機械学習モデルを保護するためにTEEsを使った新しい方法。

ドリフトから学ぶことで、異なるデータを持つフェデレーテッドラーニングのモデル性能が向上するんだ。

FedDIPは、動的プルーニングと正則化を通じて、フェデレーテッドラーニングにおけるコミュニケーションを最適化するよ。

FedJudgeはプライバシー重視の法律言語モデルトレーニングを提供してるよ。

ネットワークでのAPT攻撃を高度に検出・分析するためのXFedHunterを紹介します。

フェデレーテッドラーニングにおけるデータ再構築攻撃の課題を見てみよう。

ユーザープライバシーを守りつつ、データ共有を改善する方法を探してる。

FedGKDは、タスクの特徴抽出を最適化することで、グラフニューラルネットワークのためのフェデレーテッドラーニングを強化する。

エージェントが複雑なタスクでより良い解決策のためにどう協力するかを探ってみて。

ユーザープライバシーを守りながらコミュニケーション効率を高めるために、フェデレーテッドラーニング技術を探ってる。

EV充電を管理して、電力グリッドを安定させつつドライバーのプライバシーを守る。

Fed-LSAEは連合学習のセキュリティを強化し、攻撃を防ぐんだ。

AIの役割は、高度なワイヤレス技術のネットワーク管理を変革することだよ。

新しい方法が、古さやデバイスの違いに対処してフェデレーテッドラーニングを強化する。

新しいアプローチが多様なクライアントデータに対するフェデレーテッドラーニングを強化する。

新しい方法は、連合学習とカーネル回帰を使ってモデルの精度を高める。

フェデレーテッド・ディープ・エキリブリアム・ラーニングとそのAIへの影響を見てみよう。

データプライバシーを守りながらの協調分散機械学習ガイド。

MRIスキャンから前立腺をセグメント化するためのフェデレーテッドとコンセンサスメソッドの分析。

衛星通信における機械学習の効率を高める新しいアプローチ。

新しいアプローチが、プライバシーを守るためにフェデレートラーニングでの参加者選定を確実にするよ。

この論文では、データプライバシーを守りながらフェデレーティッドラーニングの公平性を向上させる方法を紹介してるよ。

不均等なユーザー参加の中で、フェデレーテッドラーニングを改善する新しいアプローチ。

Braveは、ピアツーピアの連合学習でプライバシーと脅威からの保護を提供するよ。

フェデレーテッドラーニングとアンラーニングがデータプライバシーに与える影響を探ってみよう。

AdaFedは、モデルの精度を保ちながら、フェデレーテッドラーニングの公平性を向上させる。

連合学習におけるコアセット選択を通じたモデル訓練の効率とプライバシーの向上。

プライバシーを守りつつ、多言語コミュニケーションで翻訳品質を向上させる方法。

個人のプライバシーを守りながら治療法を評価する方法。

新しい方法がフェデレーティッド・ラーニングを強化して、通信の負担を減らしてクライアントのドリフトに対処する。

新しいフレームワークが不均一なデータ分布の機械学習モデルを改善するよ。

ファウンデーションモデルをフェデレーテッドラーニングシステムに統合するリスクを調査中。

新しい方法がデータプライバシーを守りつつ、フェデレーテッドラーニングの効率を高める。

ディープラーニングは、大腸がんのポリープ検出の精度を高めるよ。

FedGTは、グラフデータのフェデレーテッドラーニングをプライバシーとパフォーマンスを向上させて改善する。

新しいアプローチが連合学習法を使って衛星データ処理を向上させる。

機械学習のデータプライバシーを強化する新しいアプローチを探ってる。

新しいアプローチが遅いクライアントにうまく対処して、フェデレーテッドラーニングを強化するんだ。