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基于多层超网络聚合的个性化联邦学习算法设计与优化研究
目录
基于多层超网络聚合的个性化联邦学习算法设计与优化研究（1）．．4
一、内容描述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.1联邦学习的应用与发展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
1.2多层超网络聚合技术的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
1.3研究目的及价值．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
相关技术研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
2.1联邦学习算法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
2.2多层超网络聚合技术进展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
2.3个性化算法在联邦学习中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
二、个性化联邦学习算法设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
算法设计框架．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
1.1整体架构设计思路．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
1.2数据预处理与特征提取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
1.3模型训练与参数优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
个性化策略实现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
2.1用户偏好与需求分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
2.2个性化推荐算法设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
2.3实时反馈与动态调整机制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
三、多层超网络聚合技术探究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29
多层超网络结构构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30
1.1网络层划分与关联分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
1.2超网络节点与边属性设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34
1.3结构优化与性能评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35
聚合策略及算法实现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36
2.1聚合规则制定．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37
2.2聚合算法流程设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38
2.3算法性能评价与改进方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39
四、基于多层超网络聚合的联邦学习优化研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．39
联邦学习中的多层超网络聚合应用框架．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40
1.1联邦学习与多层超网络聚合技术结合点分析．．．．．．．．．．．．．．．．41
1.2优化策略设计思路及目标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43
1.3整体实施方案描述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45
具体优化措施及实现方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47
2.1数据传输效率优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．48
2.2模型训练性能提升．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．50
2.3隐私保护与安全性增强．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．51
五、实验与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．52
基于多层超网络聚合的个性化联邦学习算法设计与优化研究（2）．53
一、内容概要．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．
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