Децентрализованное обучение: как обеспечить надежность в условиях недоверия

В условиях неоднородной сети, где вероятность установления связи между клиентами ($qq$) и доля аномальных клиентов ($\varrho$) варьируются при использовании LF-коррупции и графа Эрдеша - Реньи, наблюдается зависимость точности тестирования на наборе данных CIFAR10 от количества итераций, демонстрируя влияние сетевой топологии и качества данных на производительность модели.

Новый подход к децентрализованному федеративному обучению позволяет эффективно бороться с недобросовестными участниками и обеспечить стабильность процесса обучения.

Искусственный интеллект под контролем: глобальный обзор регулирования

В статье представлен всесторонний анализ международного ландшафта регулирования искусственного интеллекта и ключевых требований, предъявляемых к организациям в различных юрисдикциях.