Публикации по теме 'decentralized'
Исследование федеративного обучения
Техника децентрализованного распределенного машинного обучения без обмена необработанными данными
Что такое федеративное обучение?
Федеративное обучение, также известное как совместное обучение или децентрализованное обучение, метод машинного обучения, при котором модель обучается путем децентрализации данных обучения.
Как это круто?
Так зачем нам федеративное обучение?
Прежде чем мы начнем, давайте быстро рассмотрим, как модель обучается в обычном машинном обучении (ML). В обычных..
Новые материалы
Худший алгоритм сортировки + бонус!
Если вы разбираетесь в структурах данных и алгоритмах, вы, возможно, знаете, что быстрая сортировка и сортировка слиянием часто считаются самыми эффективными и действенными алгоритмами..
Повышайте продуктивность, создавая лучший код Python
Все приемы, которые я изучил на Python, чтобы писать лучший и быстрый код
Представление длинных цифр
Очень сложно отследить количество нулей или цифр после определенной длины. А теперь вот..
Распределение выборки и центральная предельная теорема
В нашем реальном мире мы часто ищем параметр или статистику определенной совокупности, например среднее значение или стандартное отклонение. Но оценить эту статистику по населению достаточно..
Различные алгоритмы машинного обучения
Машинное обучение ( ML ) — это изучение компьютерных алгоритмов, которые автоматически улучшаются благодаря опыту. [1] Оно рассматривается как подмножество искусственного интеллекта ...
Очередь сообщений RabbitMQ с использованием веб-API .NET Core 6
Мы собираемся обсудить очередь сообщений RabbitMQ и ее реализацию с использованием .NET Core 6 API в качестве производителя сообщений и консольного приложения в качестве потребителя сообщений...
Варианты графовых нейронных сетей и реализация в TensorFlow
См. Graph Neural Networks и реализация в TensorFlow для введения и основ.
Существует множество вариантов GNN, в том числе сверточные сети графов (GCN), GraphSAGE, сети внимания графов (GAT) и..
Построение классификатора изображений без использования глубокого обучения
Классификатор изображений можно легко построить с помощью глубокого обучения, особенно сверточной нейронной сети (CNN). Однако вы можете просто реализовать классификатор изображений, используя..