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本書緊密圍繞深度學(xué)習(xí)及加速技術(shù)的基礎(chǔ)理論與應(yīng)用案例展開敘述，實現(xiàn)了深度學(xué)習(xí)算法設(shè)計與硬件加速技術(shù)的有機統(tǒng)一，是一本基礎(chǔ)理論與實踐案例相結(jié)合的實用圖書。其具體內(nèi)容涉及人工智能基本概念，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本結(jié)構(gòu)與學(xué)習(xí)策略、反向傳播算法數(shù)學(xué)原理與訓(xùn)練機制等神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)理論，以及一些高級主題和實踐。本書可作為從事人工

《聯(lián)邦學(xué)習(xí)原理與算法》系統(tǒng)介紹了聯(lián)邦學(xué)習(xí)的全貌，內(nèi)容豐富，兼顧算法理論與實踐。算法部分包含橫向聯(lián)邦、縱向聯(lián)邦等不同的數(shù)據(jù)建模方式，重點討論了聯(lián)邦學(xué)習(xí)由于數(shù)據(jù)異質(zhì)性和設(shè)備異質(zhì)性帶來的算法穩(wěn)定性、隱私性挑戰(zhàn)及其解決策略，這對每一個聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架設(shè)計者來說都是至關(guān)重要但卻容易忽略的部分；實踐部分介紹了當(dāng)前主流的聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架，并

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