Federated Learning in the Age of Foundation Models - Fl 2024 International Workshops : FL@FM-WWW 2024, Singapore, May 14, 2024; FL@FM-ICME 2024, Niagara Falls, ON, Canada, July 15, 2024; FL@FM-IJCAI 2024, Jeju Island, South Korea, August 5, 2024; and FL@FM-NeurIPS 2024, Vancouver, BC, Canada, December 15, 2024, Revised Selected Papers
Yu, Han (EDT); Li, Xiaoxiao (EDT); Xu, Zenglin (EDT); Goebel, Randy (EDT); King, Irwin (EDT)
ISBN 10: 3031822390 ISBN 13: 9783031822391
Editore: Springer, 2025
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Brossura
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Descrizione:
Codice articolo 49461117-n
Riassunto:
This LNAI volume constitutes the post proceedings of International Federated Learning Workshops such as follows:
FL@FM-WWW 2024, FL@FM-ICME 2024, FL@FM-IJCAI 2024 and FL@FM-NeurIPS 2024. This LNAI volume focuses on the following topics:
Efficient Model Adaptation and Personalization, Data Heterogeneity and Incomplete Data, Integration of Specialized Neural Architectures, Frameworks and Tools for Federated Learning, Applications in Domain-Specific Contexts, Unsupervised and Lightweight Learning, and Causal Discovery and Black-Box Optimization.
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Dati bibliografici
Titolo: Federated Learning in the Age of Foundation ...
Casa editrice: Springer
Data di pubblicazione: 2025
Legatura: Brossura
Condizione: New