Intelligent Bilateral Client Selection in Federated Learning Using Game Theory
Federated Learning (FL) is a novel distributed privacy-preserving learning paradigm, which enables the collaboration among several participants (e.g., Internet of Things devices) for the training of machine learning models. However, selecting the participants that would contribute to this collaborat...
محفوظ في:
| المؤلف الرئيسي: | Wehbi, Osama (author) |
|---|---|
| التنسيق: | masterThesis |
| منشور في: |
2022
|
| الموضوعات: | |
| الوصول للمادة أونلاين: | http://hdl.handle.net/10725/14123 https://doi.org/10.26756/th.2022.451 http://libraries.lau.edu.lb/research/laur/terms-of-use/thesis.php |
| الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
On-Demand Client Deployment And Selection In Federated Learning
حسب: Chahoud, Mario
منشور في: (2022) -
Game theoretical models for cloud federations. (2019)
حسب: Hammoud, Ahmad Tarek
منشور في: (2019) -
FoGMatch
حسب: Arisdakessian, Sarhad
منشور في: (2019) -
LP-SBA-XACML. (c2019)
حسب: Chehab, Mohamad A.
منشور في: (2019) -
A Stackelberg Game Inspired Model of Real-Time Economic Dispatch with Demand Response
حسب: Shakrina, Youssef
منشور في: (2021)