GPFL个性化联邦学习：同时学习全局和个性化特征信息

Global category embedding指的是将全局类别信息嵌入到模型中的过程。在机器学习和深度学习中，当处理具有多个类别的数据集时，可以使用全局类别嵌入来将类别信息编码到模型中，以帮助模型

GPFL个性化联邦学习：打造全局与个性化特征信息同步学习的新范式

本文将深入探讨GPFL（Global and Personalized Feature Learning）个性化联邦学习算法，该算法能够同时学习全局和个性化特征信息，从而在联邦学习中实现更精准的模型训

PyTorch搭建LSTM实现多变量多步长时间序列预测（一）：直接多输出

目录 I. 前言II. 数据处理III. LSTM模型IV. 训练和预测V. 源码及数据 I. 前言 在前面的两篇文章PyTorch搭建LSTM实现时间序列预测（负荷预测）和PyTor

个性化联邦学习(Personalized Federated Learning,PFL) 介绍（下）

个性化联邦学习(Personalized Federated Learning,PFL) 介绍（下） PFL 介绍（上）：入口 FL基本介绍：入口 PFL基准 尽管已经发布了针对FL的基准

【个性化联邦学习】Towards Personalized Federated Learning 论文笔记整理

Towards Personalized Federated Learning 一、背景二、解决策略2.1 策略一.全局模型个性化2.2 策略二.学习个性化模型 三、具体方案3.1 全局模型

【论文阅读】(FedPer)Federated Learning with Personalization Layers

论文链接：https://arxiv.org/abs/1912.00818 摘要        The emerging paradigm of federated learning stri

个性化联邦学习和异步联邦学习

个性化联邦学习（Personalized Federated Learning, PFL）和异步联邦学习（Asynchronous Federated Learning, AFL）都是联邦学习（Fed

流水线中数据相关的理解（RAW、WAR和WAW）

计算机组成原理一书中指出流水线中有三种数据相关：写后读（RAW）相关、读后写（WAR）相关、写后写（WAW）相关。 那么这里该怎么理解这个A（after）呢？比如说第一条指令中读取了X，第二条指令中

ECCV 2022 | FedX: 在无监督联邦学习中进行知识蒸馏

©PaperWeekly 原创 · 作者 | 张成蹊 单位 | Freewheel机器学习工程师 研究方向 | 自然语言处理 论文的立意是在联邦学习过程中，结合对比学习，用局部与全局的两种

阿里斑马智行 2025届秋招 NLP算法工程师

文章目录 个人情况一面/技术面 1h二面/技术面 1h三面/HR面 20min 个人情况 先说一下个人情况： 学校情况：211本中9硕，本硕学校都一般，本硕都是计算机科班，但研究方向

个性化联邦学习方法

基于知识蒸馏的个性化联邦学习方法 基于 Logit 的知识蒸馏方法： 基于 logit 的知识蒸馏方法也是知识蒸馏中的一种常见技术。通常，logit 是指模型输出的原始预测值（未经过 softmax

联邦学习——Base + Personalization Layers的另一种玩法

在典型的联邦学习中，不同设备之间的数据分布差异很大。为了缓解这种统计异质性的不利影响,《Federated learning with personalization layers》这篇文章给出了一个

每日一道算法题——1

每日一道算法题——1 从昨天开始，我想每天写一道算法题，虽然比较简单，但是相信积累起来还是有借鉴意义的。所以想用博客的方式记录下来。 题目 Given a string, find the len

【简略知识】项目开发中，VO，BO，PO，DO，DTO究竟是何方妖怪？

前言 在项目开发中，是否需要定义VO（视图对象），BO（业务对象），PO（持久化对象），DO（领域对象），DTO（数据传输对象）取决于项目的规模、复杂性、团队的协作方式以及项目的长远规划。 对于小

Leetcode 575 分糖果

Alice 有 n 枚糖，其中第 i 枚糖的类型为 candyType[i] 。Alice 注意到她的体重正在增长，所以前去拜访了一位医生。 医生建议 Alice 要少摄入糖分，只吃掉她所有糖的 n