文献类型:专著 浏览次数:14
  • 题名:深入浅出联邦学习.原理与实践
  • 责任者:王健宗, 李泽远, 何安珣著
  • 出版社机械工业出版社
  • 出版年:2021.05
  • ISBN:978-7-111-67959-2
  • 定价:79.00
  • 载体形态项:189页 24cm
  • 个人责任者:王健宗著、李泽远著、何安珣著
  • 学科主题:机器学习
  • 中图法分类号:TP181
  • 提要文摘附注: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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