文件名称:
2019-CCF-翁翕-联邦学习之奖励机制设计.pdf
开发工具:
文件大小: 984kb
下载次数: 0
上传时间: 2020-06-05
详细说明：转自CCF，网址：https://dl.ccf.org.cn/lecture/lectureDetail?id=4841322416883712
摘要：联邦学习通过将机器学习的计算分散到参与各方的数据库上进行加密的分布式计算，从而可以在不影响数据安全或用户隐私的情形下破解数据孤岛壁垒、实现数据共享。在现实的设计中，数据联邦需要提供足够的经济激励以保证联邦的参与者有激励一直保持参与。因此我们提出联邦学习的机制设计这个问题，来探讨数据联邦应该采取的最优组织和奖励结构。我们首先将提出一个研究联邦学习的奖励机制设计的基本框架，包括核心概念以及它们对应的在联邦学习环境下的数学定义。其次，我们将对联邦学习的奖励机制设计问题按照机制的设定和性质进行分类。最后，我们会给出一些基准定理，帮助联邦学习的从业者在不深入了解博弈论的情形下就能按照他们的最优化目标以及现实场景，选择不同种类的奖励机制。
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
下载文件列表
相关说明
- 本站资源为会员上传分享交流与学习,如有侵犯您的权益,请联系我们删除.
- 本站是交换下载平台，提供交流渠道，下载内容来自于网络，除下载问题外，其它问题请自行百度。
- 本站已设置防盗链，请勿用迅雷、QQ旋风等多线程下载软件下载资源，下载后用WinRAR最新版进行解压.
- 如果您发现内容无法下载，请稍后再次尝试；或者到消费记录里找到下载记录反馈给我们.
- 下载后发现下载的内容跟说明不相乎，请到消费记录里找到下载记录反馈给我们，经确认后退回积分.
- 如下载前有疑问，可以通过点击"提供者"的名字，查看对方的联系方式，联系对方咨询.
