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联邦学习:算法详解与系统实现 版权信息
- ISBN:9787111703495
- 条形码:9787111703495 ; 978-7-111-70349-5
- 装帧:一般胶版纸
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 所属分类:>
联邦学习:算法详解与系统实现 本书特色
本书将从联邦学习概念、应用场景到具体的先进算法,再到系统实现,对该技术进行全盘梳理与总结
联邦学习:算法详解与系统实现 内容简介
本书首先介绍联邦学习的定义和发展历史,按类别介绍联邦学习算法和发展现状,介绍联邦学习的应用场景,以及相关安全机器学习的技术。然后我们将介绍zui新zui前沿的联邦学习算法,用京东数科系统作为实例,对联邦学习系统构建和实现进行讲解。zui后我们将介绍京东数科自研的基于区块链的联邦学习技术。
联邦学习:算法详解与系统实现 目录
联邦学习:算法详解与系统实现 作者简介
薄列峰,京东科技集团副总裁、硅谷研发部负责人。曾担任包括NeurIPS、CVPR、ICCV、ECCV、AAAI、SDM等在内的多个很好人工智能会议程序委员会委员。在靠前很好会议和期刊上合计发表论文80余篇,论文被引用10186次,H指数44。其博士学位论文荣获国内百篇很好博士论文奖,RGB-D物体识别论文荣获机器人领域学术会议ICRA很好计算机视觉论文奖。
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