Federated learning for graph neural networks
This dissertation investigates the combination of graph neural networks (GNNs) and federated learning (FL) for addressing practical problems while preserving data privacy and reducing computational complexity. Specifically, we reproduce the Graph Clustered Federated Learning (GCFL) framework and...
محفوظ في:
المؤلف الرئيسي: | Yan, Yige |
---|---|
مؤلفون آخرون: | Tay Wee Peng |
التنسيق: | Thesis-Master by Coursework |
اللغة: | English |
منشور في: |
Nanyang Technological University
2023
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/167083 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Federated graph neural network
بواسطة: Koh, Tat You @ Arthur
منشور في: (2021) -
Implementation of high-performance graph neural network distributed learning framework
بواسطة: Lee, Cheng Han
منشور في: (2023) -
Federated learning study
بواسطة: Aratrika, Pal
منشور في: (2023) -
Federated learning playground
بواسطة: Puvaneswaran Arumugam
منشور في: (2023) -
Benchmarking novel graph neural networks
بواسطة: Bhagwat, Abhishek
منشور في: (2021)