Pembelajaran Bersekutu Dalam Talian
Pembelajaran Bersekutu Dalam Talian (OFL) menggabungkan struktur pembelajaran bersekutu yang memelihara privasi dan terdesentralisasi dengan rejim kemas kini berurutan, sampel demi sampel bagi pembelajaran dalam talian. Klien — seperti peranti mudah alih atau sensor tepi — menerima model global, mengemas kininya pada data tempatan yang baru tiba tanpa berkongsi pemerhatian mentah, dan menyumbang kemas kini terkompres kepada pelayan pusat yang menggabungkannya dalam masa hampir nyata.
Baca kaedah sepenuhnya
Log masuk dengan akaun percuma untuk membaca bahagian ini.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Sumber
- Damaskinos, G., Guerraoui, R., Kermarrec, A.-M., Guirguis, A., Riviere, M., & Tempo, R. (2020). FLEET: Flexible and Efficient Federated Learning for Edge AI. Proceedings of Machine Learning and Systems (MLSys). link ↗
- McMahan, B., Moore, E., Ramage, D., Hampson, S., & Aguera y Arcas, B. (2017). Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data. Proceedings of the 20th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS), 54, 1273–1282. link ↗
Cara memetik halaman ini
ScholarGate. (2026, June 3). Online Federated Learning (Sequential Distributed Learning without Centralised Data). ScholarGate. https://scholargate.app/ms/machine-learning/online-federated-learning
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Privasi PembezaanPrivasi↔ compare
- Pembelajaran BersekutuPrivasi↔ compare
- Pembelajaran Dalam TalianPembelajaran Mesin↔ compare
- Stochastic Gradient Descent (SGD)Pembelajaran Mesin↔ compare
- Pembelajaran PindahanPembelajaran Mesin↔ compare
Dirujuk oleh
Terjumpa masalah pada halaman ini? Laporkan atau cadangkan pembetulan →