Reliable federated learning for mobile networks
Federated learning, as a promising machine learning approach, has emerged to leverage a distributed personalized dataset from a number of nodes, for example, mobile devices, to improve performance while simultaneously providing privacy preservation for mobile users. In federated learning, training d...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Kang, Jiawen, Xiong, Zehui, Niyato, Dusit, Zou, Yuze, Zhang, Y., Guizani, M. |
---|---|
مؤلفون آخرون: | School of Computer Science and Engineering |
التنسيق: | مقال |
اللغة: | English |
منشور في: |
2021
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/154439 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
المؤسسة: | Nanyang Technological University |
اللغة: | English |
مواد مشابهة
-
A patience-aware recommendation scheme for shared accounts on mobile devices
بواسطة: MAO, Kaili, وآخرون
منشور في: (2021) -
Mobile big data analytics using deep learning and apache spark
بواسطة: ALSHEIKH, Mohammad Abu, وآخرون
منشور في: (2016) -
Federated learning in mobile edge networks : a comprehensive survey
بواسطة: Lim, Bryan Wei Yang, وآخرون
منشور في: (2020) -
A game-based incentive-driven offloading framework for dispersed computing
بواسطة: Wu, Hongjia, وآخرون
منشور في: (2023) -
AdaDeep: A usage-driven, automated deep model compression framework for enabling ubiquitous intelligent mobiles
بواسطة: LIU, Sicong, وآخرون
منشور في: (2021)