摘要： 
最近這三個方面的論文都讀過，這里寫一篇博客歸納一下，以方便搞這幾個領域的其他童鞋入門。傳統的分布式機器學習已經被研究十幾年了，目前各大頂會上的分布式機器學習主要是數學味道很濃的分布式數值優化算法。而聯邦學習可以看做一種特殊的分布式學習，它有一些特殊的設定，比普通的分布式學習要困難一些，還是有很多方向可以研究的，做好了應該可以發頂會。多智能體系統是一組自主的，相互作用的實體，它們共享一個共同的環境，利用傳感器感知，并利用執行器作動。 閱讀全文
最近這三個方面的論文都讀過，這里寫一篇博客歸納一下，以方便搞這幾個領域的其他童鞋入門。傳統的分布式機器學習已經被研究十幾年了，目前各大頂會上的分布式機器學習主要是數學味道很濃的分布式數值優化算法。而聯邦學習可以看做一種特殊的分布式學習，它有一些特殊的設定，比普通的分布式學習要困難一些，還是有很多方向可以研究的，做好了應該可以發頂會。多智能體系統是一組自主的，相互作用的實體，它們共享一個共同的環境，利用傳感器感知，并利用執行器作動。 閱讀全文
posted @ 2021-12-11 18:47
orion-orion
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