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• 010 __ |a 978-7-121-40792-5 |d CNY119.00

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• 200 1_ |a 联邦学习实战 |A lian bang xue xi shi zhan |d Practicing federated learning |f 杨强[等]著 |z eng

• 210 __ |a 北京 |c 电子工业出版社 |d 2021

• 215 __ |a 15,323页 |c 彩图 |d 24cm

• 300 __ |a 博文视点

• 304 __ |a 著者还有:黄安埠、刘洋、陈天健

• 330 __ |a 本书以实战为主(包括对应用案例的深入讲解和代码分析),兼顾对理论知识的系统总结。全书由五部分共19章构成。第一部分简要介绍了联邦学习的理论知识点;第二部分介绍如何使用Python和FATE进行简单的联邦学习建模;第三部分是联邦学习的案例分析,筛选了经典案例进行讲解,部分案例用Python代码实现,部分案例采用FATE实现;第四部分主要介绍和联邦学习相关的高级知识点,包括联邦学习的架构和训练的加速方法等;第五部分是回顾与展望。

• 510 1_ |a Practicing federated learning |z eng

• 606 0_ |a 机器学习 |A Ji Qi Xue Xi

• 690 __ |a TP181 |v 5

• 701 _0 |a 杨强 |A yang qiang |4 著

• 801 _0 |a CN |b 91MARC |c 20210808

• 905 __ |a LYVC |d TP181/19

• 920 __ |a 441400 |z 1