Q-Learning

【论文导读】- Subgraph Federated Learning with Missing Neighbor Generation（FedSage、FedSage+）

文章目录论文信息摘要FedSageSubgraphsDistributedinLocalSystems孤立子图上的协作学习FedSage+MissingNeighborGenerator(NeighGen)Graphsage和Neighgen的本地联合训练Graphsage和Neighgen的联邦学习FedSage+Algorithm论文信息SubgraphFederatedLearningwithMissingNeighborGeneration原文链接：SubgraphFederatedLearningwithMissingNeighborGeneration：https://arxiv.

FedSage 导读 xff0c xff0 xff 人工智能联邦图算法

【论文导读】- Subgraph Federated Learning with Missing Neighbor Generation（FedSage、FedSage+）

文章目录论文信息摘要FedSageSubgraphsDistributedinLocalSystems孤立子图上的协作学习FedSage+MissingNeighborGenerator(NeighGen)Graphsage和Neighgen的本地联合训练Graphsage和Neighgen的联邦学习FedSage+Algorithm论文信息SubgraphFederatedLearningwithMissingNeighborGeneration原文链接：SubgraphFederatedLearningwithMissingNeighborGeneration：https://arxiv.

FedSage 导读 xff0c xff0 xff 人工智能联邦图算法

最新论文笔记(+21)：Privacy-Preserving Byzantine-Robust Federated Learning via Blockchain Systems/ TIFS2022

Privacy-PreservingByzantine-RobustFederatedLearningviaBlockchainSystems可译为“利用区块链实现隐私保护的拜占庭鲁棒性联邦学习”这篇是今年八月份被TIFS2022（CCFA）收录的文章，写的利用全同态加密和区块链技术解决联邦学习中隐私问题和可信问题（虽然区块链仅仅只是存储的作用，也稍微提了一下）。精读完这篇文章，整体感觉还不错，毕竟是CCFA类期刊。下面是自己读后感，根据自己的语言来做了一些笔记，也相当于回顾。其中，有理解不到位的地方望指正，建议读者还是看原文。原文链接：Privacy-PreservingByzantine-

新论 Privacy-Preserving span class style 论文阅读区块链

最新论文笔记(+21)：Privacy-Preserving Byzantine-Robust Federated Learning via Blockchain Systems/ TIFS2022

Privacy-PreservingByzantine-RobustFederatedLearningviaBlockchainSystems可译为“利用区块链实现隐私保护的拜占庭鲁棒性联邦学习”这篇是今年八月份被TIFS2022（CCFA）收录的文章，写的利用全同态加密和区块链技术解决联邦学习中隐私问题和可信问题（虽然区块链仅仅只是存储的作用，也稍微提了一下）。精读完这篇文章，整体感觉还不错，毕竟是CCFA类期刊。下面是自己读后感，根据自己的语言来做了一些笔记，也相当于回顾。其中，有理解不到位的地方望指正，建议读者还是看原文。原文链接：Privacy-PreservingByzantine-

新论 Privacy-Preserving span class style 论文阅读区块链

全球名校AI课程库（40）| 威斯康星 · 深度学习和生成模型导论课程『Intro to Deep Learning and Generative Models』

?课程学习中心|?深度学习课程合辑|?课程主页|?中英字幕视频|?项目代码解析课程介绍深度学习是一个专门研究发现和提取大型非结构化数据集中复杂结构的领域，用于对多层人工神经网络进行参数化。由于深度学习推动了许多研究和应用领域的最新发展，它已成为现代技术不可或缺的部分。STAT453课程的重点是通过将人工神经网络与统计学中的相关概念（如广义线性模型和最大似然估计）联系起来，深入理解人工神经网络。除了涵盖预测建模的深度学习模型外，本课程的后一部分将侧重于深度生成模型和基于随机变分推理的模型，这允许学习定向概率模型。除了在数学和概念层面上涵盖和解释深度学习和生成模型外，本课程还强调深度学习的实践方面

威斯康星导论 strong showmeai https Python

全球名校AI课程库（40）| 威斯康星 · 深度学习和生成模型导论课程『Intro to Deep Learning and Generative Models』

?课程学习中心|?深度学习课程合辑|?课程主页|?中英字幕视频|?项目代码解析课程介绍深度学习是一个专门研究发现和提取大型非结构化数据集中复杂结构的领域，用于对多层人工神经网络进行参数化。由于深度学习推动了许多研究和应用领域的最新发展，它已成为现代技术不可或缺的部分。STAT453课程的重点是通过将人工神经网络与统计学中的相关概念（如广义线性模型和最大似然估计）联系起来，深入理解人工神经网络。除了涵盖预测建模的深度学习模型外，本课程的后一部分将侧重于深度生成模型和基于随机变分推理的模型，这允许学习定向概率模型。除了在数学和概念层面上涵盖和解释深度学习和生成模型外，本课程还强调深度学习的实践方面

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基于Q-learning的无人机三维路径规划（含完整C++代码）

目录1.实验目标2.相关原理3.实验过程3.1基于Q-learning的三维模型创建3.2无人机类、环境类和障碍物类的建立3.3继承和多态的实现3.4训练3.5测试4.完整代码main.cppQ-learning.cpp train.cpptest.cppenvironment.cppmap.cppobstacles.cpp view.cppuav.h obstacle.h envionment.h5.实验结果5.1图形界面5.2训练结果5.3飞行路径5.4决策优化奖励5.5路径规划 6.参考文献1.实验目标通过C++编写一段程序，采用Q-learning算法实现一架无人机的智能三维航线规划。

C++Q-learning 61 style span 贪心算法

基于Q-learning的无人机三维路径规划（含完整C++代码）

目录1.实验目标2.相关原理3.实验过程3.1基于Q-learning的三维模型创建3.2无人机类、环境类和障碍物类的建立3.3继承和多态的实现3.4训练3.5测试4.完整代码main.cppQ-learning.cpp train.cpptest.cppenvironment.cppmap.cppobstacles.cpp view.cppuav.h obstacle.h envionment.h5.实验结果5.1图形界面5.2训练结果5.3飞行路径5.4决策优化奖励5.5路径规划 6.参考文献1.实验目标通过C++编写一段程序，采用Q-learning算法实现一架无人机的智能三维航线规划。

C++Q-learning 61 style span 贪心算法

【联邦学习（Federated Learning）】- 从基本分布式思想开始理解联邦学习

文章目录联邦学习的基本概念联邦学习的定义联邦学习的特点分布式机器学习面向扩展性的分布式机器学习面向隐私保护的分布式机器学习分布式机器学习平台联邦学习架构C-S架构P2P对等网络架构联邦学习的基本概念联邦学习的定义机器学习和人工智能的成功离不开大量的数据，但随着人工智能在各行各业的应用落地，人们对于用户隐私数据保安全的关注度也在不断提高。如何在遵守更加严格的、新的隐私保护条例的前提下，解决数据碎片化和数据隔离的问题，是当前人工智能研究者必须解决的问题。在以上的背景基础下，人们开始寻求一种不必将所有数据集中到一个中心存储点就能够训练机器学习模型的方法。联邦学习旨在建立一个基于分布数据集的联邦学习模

Federated Learning xff xff0c xff0 分布式人工智能机器学习

【联邦学习（Federated Learning）】- 从基本分布式思想开始理解联邦学习

文章目录联邦学习的基本概念联邦学习的定义联邦学习的特点分布式机器学习面向扩展性的分布式机器学习面向隐私保护的分布式机器学习分布式机器学习平台联邦学习架构C-S架构P2P对等网络架构联邦学习的基本概念联邦学习的定义机器学习和人工智能的成功离不开大量的数据，但随着人工智能在各行各业的应用落地，人们对于用户隐私数据保安全的关注度也在不断提高。如何在遵守更加严格的、新的隐私保护条例的前提下，解决数据碎片化和数据隔离的问题，是当前人工智能研究者必须解决的问题。在以上的背景基础下，人们开始寻求一种不必将所有数据集中到一个中心存储点就能够训练机器学习模型的方法。联邦学习旨在建立一个基于分布数据集的联邦学习模

Federated Learning xff xff0c xff0 分布式人工智能机器学习