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图书信息
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无线通信网络中的联邦学习原理与实践
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| ISBN： | 9787122473622 |
定价： | ￥108.00 |
| 作者： | 李立欣，林文晟，张可馨著 |
出版社： | 化学工业出版社 |
| 出版时间： | 2026年09月 |
开本： | 24cm |
| 页数： | 319页 |
装祯： | 精装 |
中图法： | TN92;TP181 |
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439
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2026-09-24
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图书简介 | | 本书围绕无线通信网络中的联邦学习展开。首先，介绍联邦学习的兴起，阐述其定义、分类、架构等基础理论。接着，详细讲解集中式和去中心化联邦学习的算法原理及实践，包括FedSGD、FedAvg、FedProx等算法，深入探讨联邦学习的隐私保护与攻击防御机制，分析面临的威胁及应对策略。随后，聚焦联邦学习优化技术，提出基于智能反射面和Stackelberg博弈等的优化方法，还研究了其在无线网络中的应用，如多智能反射面系数优化和内容流行度预测。最后，介绍从联邦学习到联邦分析的拓展，以及无线边缘联邦学习的实战。 |
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