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基于博弈论优化的高效联邦学习方案

周全兴 李秋贤 丁红发 樊玫玫

计算机工程2022,Vol.48Issue(8):P.144-151,159,9.
计算机工程2022,Vol.48Issue(8):P.144-151,159,9.DOI:10.19678/j.issn.1000-3428.0062413

基于博弈论优化的高效联邦学习方案

周全兴 1李秋贤 1丁红发 2樊玫玫3

作者信息

  • 1. 凯里学院大数据工程学院,贵州凯里556011
  • 2. 贵州财经大学信息学院,贵阳550025
  • 3. 贵州大学数学与统计学院,贵阳550025
  • 折叠

摘要

关键词

联邦学习/博弈论/帕累托最优/隐私保护/Micali-Rabin随机向量表示技术

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

周全兴,李秋贤,丁红发,樊玫玫..基于博弈论优化的高效联邦学习方案[J].计算机工程,2022,48(8):P.144-151,159,9.

基金项目

国家自然科学基金(61772008,62002080) (61772008,62002080)

贵州省教育厅自然科学研究项目(黔教合KY字[2020179],[2020180],[2021140]) (黔教合KY字[2020179],[2020180],[2021140])

凯里学院做特市(州)高校专项计划项目“基于区块链的黔东南从江香猪溯源体系博弈演化技术研究” (州)

贵州省科技重大专项计划(20183001) (20183001)

贵州财经大学校级科研课题(2020XYB02)。 (2020XYB02)

计算机工程

OA北大核心CSCDCSTPCD

1000-3428

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