الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: التعلم الفيدرالي المخصص
-
التعلم الفيدرالي الشخصي التحليلي Analytic personalized federated meta-learning
2026 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: Pattern Recognition | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)يتناول هذا القسم تطوير التعلم الفيدرالي التحليلي (AFL) وتحسيناته لمعالجة التحديات في التعلم الفيدرالي (FL) مع توزيعات البيانات غير المتجانسة. الإطار المقترح، FedACnnL، يستخدم طريقة تدريب تعاونية على مستوى الطبقات لشبكات الأعصاب العميقة (DNNs)، حيث يتم تأطير تدريب كل طبقة كمشكلة توزيع أقل المربعات (LS). هذه الطريقة تقلل بشكل كبير من وقت التدريب، محققة نسبة…
-
FedSI: استنتاج الشبكة الفرعية الفيدرالية لتقدير عدم اليقين بكفاءة FedSI: Federated Subnetwork Inference for Efficient Uncertainty Quantification
2026 | المؤلف: Hui CHEN وآخرون | المجلة: IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم ورقة البحث FedSI، وهو إطار عمل جديد لتعلم الفيدرالي الشخصي (PFL) القائم على الشبكات العصبية العميقة بايزي (DNNs) الذي يتناول تحديات تباين البيانات وكمية عدم اليقين النظامية. غالبًا ما تكافح طرق التعلم الفيدرالي الحالية إما مع هياكل نماذج مبسطة للغاية أو تكاليف حسابية عالية. يعزز FedSI القابلية للتوسع والكفاءة من خلال استخدام آلية استدلال…
-
بحث حول كشف التهديدات الداخلية بناءً على التعلم الفيدرالي المخصص وتحليل سجلات السلوك Research on insider threat detection based on personalized federated learning and behavior log analysis
2026 | المؤلف: X. L. Ye وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تتناول ورقة البحث القضية الملحة لكشف التهديدات الداخلية ضمن مجال الأمن السيبراني، مع تسليط الضوء على قيود الطرق التقليدية مثل الغابات العشوائية وغابات العزل، التي تعاني من متطلبات حسابية عالية وتمثيل غير كافٍ للميزات. تقترح الدراسة نهجًا مبتكرًا يستخدم التعلم الفيدرالي (FL) لتعزيز كشف التهديدات الداخلية مع الحفاظ على خصوصية البيانات. من خلال تحويل البيانات…