书目详细信息
： 联邦学习原理与算法:federated learning
书目信息 机读格式(MARC)
| ISBN/价格： | 978-7-111-72853-5:CNY109.00 |
|---|---|
| 作品语种： | chi |
| 出版国别： | CN 110000 |
| 题名责任者项： | 联邦学习原理与算法/.耿佳辉[等]编著 |
| 出版发行项： | 北京:,机械工业出版社:,2023.05 |
| 载体形态项： | 12,220页:;+图:;+26cm |
| 丛编项： | 网络空间安全技术丛书 |
| 一般附注： | 国家出版基金项目 |
| 提要文摘： | 本书重点介绍了联邦学习计算机视觉及推荐系统等方面的应用，方便算法工程师拓展当前的算法框架，对金融、医疗、边缘计算、区块链等应用也做了详尽阐述，相信对于研究隐私保护机器学习的计算机相关专业学生和联邦学习领域的开发者、创业者都有很好的借鉴作用。 |
| 并列题名： | Cyberspace security technology eng |
| 题名主题： | 机器学习 |
| 中图分类： | TP181 |
| 个人名称等同： | 耿佳辉 编著 |
| 记录来源： | CN 云南新华 20230616 |