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Online Public Access Catalogue

题名/责任者:

联邦学习原理与算法:federated learning/耿佳辉 ... [等] 编著

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2023

ISBN及定价:

978-7-111-72853-5/CNY109.00

载体形态项:

XII, 220页:图;26cm

并列正题名:

Cyberspace security technology:federated learning

丛编项:

网络空间安全技术丛书

个人责任者:

耿佳辉 编著

个人责任者:

牟永利 编著

个人责任者:

李青 编著

个人责任者:

容淳铭 编著

学科主题:

机器学习

中图法分类号:

TP181

一般附注:

国家出版基金项目

题名责任附注:

题名页题其余责任者: 牟永利, 李青, 容淳铭

书目附注:

有书目 (第217-220页)

提要文摘附注:

本书重点介绍了联邦学习计算机视觉及推荐系统等方面的应用, 方便算法工程师拓展当前的算法框架, 对金融、医疗、边缘计算、区块链等应用也做了详尽阐述, 相信对于研究隐私保护机器学习的计算机相关专业学生和联邦学习领域的开发者、创业者都有很好的借鉴作用。

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