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![“联邦学习 算法详解与系统实现(本书将从联邦学习概念、应用场景到具体的先进算法,再到系统实现,对该技术进行全盘梳理与总结) (智能科学与技术丛书)”,作者:[薄列峰, 黄恒, 顾松庠, 陈彦卿]](https://images-cn.ssl-images-amazon.cn/images/I/51d4IWhriEL._SX260_.jpg)
联邦学习 算法详解与系统实现(本书将从联邦学习概念、应用场景到具体的先进算法,再到系统实现,对该技术进行全盘梳理与总结) (智能科学与技术丛书) Kindle电子书
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内容简介:
全书共分为三个部分,从概念、应用场景到具体的先进算法,再到最后的系统实现,对联邦学习技术进行全盘梳理与总结。第一部分为联邦学习基础知识,主要介绍和分享联邦学习的定义、挑战、应用场景和主要技术,包括联邦学习概述、应用场景和常用隐私保护技术。
第二部分为联邦学习算法详述,主要介绍京东科技针对纵向联邦学习和横向联邦学习场景提出来的诸多创新性联邦学习算法,包括纵向联邦树模型算法、纵向联邦线性回归算法、纵向联邦核学习算法、异步纵向联邦学习算法、基于反向更新的双层异步纵向联邦学习算法、纵向联邦深度学习算法、快速安全的同态加密数据挖掘框架、横向联邦学习算法、混合联邦学习算法和联邦强化学习。
第三部分为联邦学习系统,主要介绍京东科技设计的联邦学习系统及算法落地的性能优化技术,包括FedLearn联邦学习系统详述、gRPC在FedLearn中的联邦学习应用实例、落地场景中的性能优化实践和基于区块链的联邦学习。
作者简介:
薄列峰京东科技集团副总裁、硅谷研发部负责人。曾担任包括NeurIPS、CVPR、ICCV、ECCV、AAAI、SDM等在内的多个顶级人工智能会议程序委员会委员。在国际顶级会议和期刊上合计发表论文80余篇,论文被引用10186次,H指数44。其博士学位论文荣获国内百篇优秀博士论文奖,RGB-D物体识别论文荣获机器人领域学术会议ICRA最佳计算机视觉论文奖。
黄恒
大数据、机器学习、人工智能等领域的国际学术带头人,美国匹兹堡大学电子及计算机工程系杰出讲座终身教授,AIMBE Fellow。作为会议程序主席或主席团成员,组织了超过20个国际学术会议。在国际顶级会议和期刊上发表了超过220篇文章,文章引用超过13000次,作为项目负责人领导了超过20个国际领先的科研项目。
顾松庠
计算机博士,京东科技联邦学习部负责人。对机器学习算法和大规模并行系统有深入研究,曾在美国FDA任高级机器学习及统计科学家,建设放射成像医疗仪器的评价体系;先后加入WalmartLabs和LinkedIn公司,负责机器学习平台架构设计。2018年加入京东科技,并带领多个团队先后建设了智能客服、知识图谱和联邦学习系统。
陈彦卿
京东技术总监,毕业于北京大学,并在纽约州立大学石溪分校获得计算机博士学位。作为排头兵投身联邦学习领域,探究加密信息的合理应用,坚信面向隐私保护的机器学习技术将引领未来。
基本信息
- ASIN : B09ZP6XFNV
- 出版社 : 机械工业出版社; 第 1 版 (2022年5月6日)
- 出版日期 : 2022年3月1日
- 品牌 : 北京华章图文信息有限公司
- 语言 : 简体中文
- 文件大小 : 54960 KB
- 标准语音朗读 : 未启用
- X-Ray : 未启用
- 生词提示功能 : 未启用
- 纸书页数 : 647页
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