鄭重聲明:原文參見標題,如有侵權,請聯系作者,將會撤銷發布! Proceedings of the 20th International Conference on Artificial In ...
B. McMahan, E. Moore, D. Ramage, S. Hampson, and B. A. y Arcas, Communication Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data, in Proceedings of the th International Conference on Artifici ...
2022-02-21 20:55 0 1496 推薦指數:
鄭重聲明:原文參見標題,如有侵權,請聯系作者,將會撤銷發布! Proceedings of the 20th International Conference on Artificial In ...
主要內容: 不同於梯度壓縮和模型壓縮,FedBoost集成學習算法,能夠降低服務器到客戶端 和客戶端到服務器的通信成本,提高通信效率。 集成學習:集成學習(ensemble learning)原理詳解_春華秋實-CSDN博客_集成學習 主要優點: 1. ...
D. Alistarh, D. Grubic, J. Li, R. Tomioka, and M. Vojnovic, “QSGD: Communication-Efficient SGD via Gradient Quantization and Encoding,” Advances ...
一、闡述了聯邦學習的誕生背景: 在當前數據具有價值,並且需要被保護,數據分布為non-IID情況下,需要提出一個框架來進行行之有效的訓練,這也是聯邦學習誕生的原因; 二、論文的相關工作: 首先,論文闡述了聯邦學習所適用的領域: 1.數據集應該具有較大隱私,所以無法上傳; 2. ...
代碼: github.com/cbfinn/maml github.com/cbfinn/maml_rl Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks ...
Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming 簡介 這是我看的第一篇模型壓縮方面的論文,應該也算比較出名的一篇吧,因為很早就對模型壓縮比較感興趣,所以抽了個時間看了一篇,代碼也自己實現了一下,覺得還是挺容易 ...
前言 論文“Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks”是深度學習鼻祖hinton於2006年發表於《SCIENCE 》的論文,也是這篇論文揭開了深度學習的序幕。 筆記 摘要:高維數據可以通過一個多層神經網絡把它編碼 ...
本篇文章發表在ICLR2020上,對動態圖的進行連接預測和結點分類。TGN中,作者除利用傳統的圖神經網絡捕捉非歐式結構生成embedding外,還利用動態圖所中時序信息。 T ...