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A survey on federated learning:a perspective from multi-party computation
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Frontiers of Computer Science 2024年 第1期18卷 93-103页
作者： Fengxia LIU Zhiming ZHENG Yexuan SHI Yongxin TONG Yi ZHANG Institute of Artificial Intelligence and Key Laboratory of Mathematics Informatics Behavioral Semantics Beihang UniversityBeijing 100191China State Key Laboratory of Software Development Environment and Advanced Innovation Center for Future Blockchain and Privacy Computing Beihang UniversityBeijing 100191China Pengcheng Laboratory Shenzhen 518055China Zhongguancun Laboratory Beijing 100190China Institute for Mathematical Sciences and Engineering Research Center of Financial Computing and Digital Engineering Renmin University of ChinaBeijing 100872China
Federated learning is a promising learning paradigm that allows collaborative training of models across multiple data owners without sharing their raw *** enhance privacy in federated learning,multi-party computation ... 详细信息
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