बायेसियन फेडरेटेड लर्निंग
बायेसियन फेडरेटेड लर्निंग फेडरेटेड लर्निंग को जोड़ती है — जहाँ मॉडल प्रशिक्षण कच्चे डेटा को साझा किए बिना कई क्लाइंट्स में वितरित किया जाता है — बायेसियन अनुमान के साथ, ताकि प्रत्येक क्लाइंट एकल बिंदु अनुमान के बजाय मॉडल मापदंडों पर पश्च वितरण बनाए रखे। यह विषम, गोपनीयता-संरक्षण डेटा साइलो में सिद्धांतिक अनिश्चितता मात्राकरण और अधिक मजबूत मॉडल एकत्रीकरण प्रदान करता है।
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स्रोत
- Yurochkin, M., Agarwal, M., Ghosh, S., Greenewald, K., Hoang, N., & Khazaeni, Y. (2019). Bayesian Nonparametric Federated Learning of Neural Networks. Proceedings of the 36th International Conference on Machine Learning (ICML 2019), PMLR 97, 7101–7110. link ↗
- Corinzia, L., & Buhmann, J. M. (2019). Variational Federated Multi-Task Learning. arXiv preprint arXiv:1906.06268. link ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Federated Learning (Probabilistic Federated Model Aggregation). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/machine-learning/bayesian-federated-learning
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