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Federated-Learning-FAQ-浙大CS博士解读联邦学习
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转自Mo-AI俱乐部第31期学术沙龙,微信公众号:MomodelAI 近年来,人工智能—尤其是深度学习—发展迅速,并且在很多领域都取得了令人惊叹的成就。深度学习技术离不开数据的支持,数据对模型有着决定性的影响。然而,人们对数据隐私保护的重视以及数据孤岛等现象的产生,对目前主流的深度学习方法提出了巨大的挑战。联邦学习(Federated Learning)作为一种可能的解决方案,在2016年由Google提出。 本视频是浙江大学计算机学院博士生Tao Shen在Mo-AI俱乐部第31期学术沙龙上关于联邦学习
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