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機械学習フェデレーテッドラーニングとディープトランスファーハッシングでプライバシー向上

この記事では、プライバシー重視のデータ手法としてフェデレーテッドラーニングとディープトランスファーハッシングを使ったものについて話してるよ。

Manuel Röder, Frank-Michael Schleif

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情報理論格子符号を使ったフェデレーテッドラーニングの改善

新しいアプローチがフェデレーテッドラーニングのプロセスを強化して、データ伝送をより良くする。

Seyed Mohammad Azimi-Abarghouyi, Lav R. Varshney

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機械学習フェデレーテッドラーニングのプライバシーリスク

企業は、データの分布の変化によって、連合学習における隠れたプライバシーの脅威に直面している。

David Brunner, Alessio Montuoro

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ロボット工学ソロパルクール法でロボットの機敏さを進化させる

新しいトレーニング方法がロボットのパルクール能力を安全かつ効率的に向上させる。

Elliot Chane-Sane, Joseph Amigo, Thomas Flayols

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機械学習ドメイン分解でニューラルネットワークを進化させる

新しいアプローチは、ドメイン分割と人工ニューラルネットワークを組み合わせて、複雑な問題解決をするんだ。

Qifeng Hu, Shamsulhaq Basir, Inanc Senocak

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コンピュータビジョンとパターン認識継続学習におけるコルモゴロフ・アーノルドネットワークの評価

この研究は、MNISTデータセットを使って、KANの継続学習におけるパフォーマンスを分析してるよ。

Alessandro Cacciatore, Valerio Morelli, Federica Paganica

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機械学習機械学習技術を使ったオペレーター学習の進展

この記事では、手法を組み合わせることでオペレーターの学習効果が向上することについて話しています。

Carlos Mora, Amin Yousefpour, Shirin Hosseinmardi

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