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题名/责任者:

联邦学习实战/杨强 ... [等] 著

出版发行项:

北京:电子工业出版社,2021

ISBN及定价:

978-7-121-40792-5/CNY119.00

载体形态项:

xv, 323页:彩图;24cm

并列正题名:

Practicing federated learning

个人责任者:

杨强 著

个人责任者:

黄安埠 著

个人责任者:

刘洋 (女) 著

学科主题:

机器学习

中图法分类号:

TP181

一般附注:

博文视点

题名责任附注:

著者还有: 黄安埠, 刘洋, 陈天健

书目附注:

有书目 (第299-323页)

提要文摘附注:

本书以实战为主(包括对应用案例的深入讲解和代码分析)，兼顾对理论知识的系统总结。全书由五部分共19章构成。第一部分简要介绍了联邦学习的理论知识点；第二部分介绍如何使用Python和FATE进行简单的联邦学习建模；第三部分是联邦学习的案例分析，筛选了经典案例进行讲解，部分案例用Python代码实现，部分案例采用FATE实现；第四部分主要介绍和联邦学习相关的高级知识点，包括联邦学习的架构和训练的加速方法等；第五部分是回顾与展望。

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