Солнечные электростанции: предсказание и выявление проблем с помощью графовых нейросетей

Новый подход, использующий графовые нейронные сети, позволяет повысить точность прогнозирования выработки электроэнергии солнечными панелями и оперативно выявлять аномалии в их работе.

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.