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题名:
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深入浅出联邦学习: 原理与实践 / 王健宗, 李泽远, 何安珣 , |
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ISBN:
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978-7-111-67959-2 价格： 79.00 |
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载体形态:
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189页 24cm |
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出版发行:
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出版地： 北京 出版社： 机械工业出版社 出版日期： 20210001 |
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内容提要:
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全书一共9章, 分为4部分。第一部分 基础 (第1-2章) 主要介绍了联邦学习的概念、由来、发展历史、架构思想、应用场景、优势、规范与标准、社区与生态等基础内容。第二部分 技术 (第3-5章) 详细讲解了联邦学习的工作原理、算法、加密机制、激励机制等核心技术。第三部分 实践与应用 (第6-7章) 主要介绍了联邦学习在智慧金融、智慧医疗、智慧城市、物联网等行业的解决方案。第四部分 拓展 (第8-9章) 概述了联邦学习的布局形态、系统架构、当前面对的挑战等, 并探讨了联邦学习的发展前景与趋势。 |
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主题词:
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机器学习 |
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中图分类法:
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TP181 版次： |