基于相關(guān)性的Swarm聯(lián)邦降維方法

摘要： 聯(lián)邦學(xué)習(xí)(Federated learning, FL)在解決人工智能(Artificial intelligence, AI)面臨的隱私泄露和數(shù)據(jù)孤島問(wèn)題方面具有顯著優(yōu)勢(shì).針對(duì)聯(lián)邦學(xué)習(xí)的已有研究未考慮聯(lián)邦數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性和高維性問(wèn)題,提出一種基于聯(lián)邦數(shù)據(jù)相關(guān)性的去中心化聯(lián)邦降維方法.該方法基于Swarm學(xué)習(xí)(Swarm learning, SL)思想,通過(guò)分離耦合特征,構(gòu)建典... （共11頁(yè)）