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Communication Efficient Federated Learning for Wireless Networks
Da: GreatBookPrices, Columbia, MD, U.S.A.
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Positioning and Sensing over Wireless Networks
Da: GreatBookPrices, Columbia, MD, U.S.A.
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
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Positioning and Sensing over Wireless Networks
Da: GreatBookPrices, Columbia, MD, U.S.A.
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Communication Efficient Federated Learning for Wireless Networks
Da: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 137,54
Spedizione EUR 17,29
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Communication Efficient Federated Learning for Wireless Networks
Da: Ria Christie Collections, Uxbridge, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 142,78
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Communication Efficient Federated Learning for Wireless Networks
Da: GreatBookPrices, Columbia, MD, U.S.A.
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EUR 158,17
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Communication Efficient Federated Learning for Wireless Networks
Da: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 159,42
Spedizione EUR 17,29
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Federated Learning for Wireless Networks
Da: Ria Christie Collections, Uxbridge, Regno Unito
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EUR 162,37
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Federated Learning for Wireless Networks
Da: Ria Christie Collections, Uxbridge, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 162,37
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Federated Learning for Wireless Networks
Da: GreatBookPrices, Columbia, MD, U.S.A.
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 177,45
Spedizione EUR 2,27
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Federated Learning for Wireless Networks
Da: GreatBookPrices, Columbia, MD, U.S.A.
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 178,33
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Federated Learning for Wireless Networks
Da: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 162,36
Spedizione EUR 17,29
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Positioning and Sensing over Wireless Networks
Lingua: Inglese
Editore: Springer-Nature New York Inc, 2025
ISBN 10: 3031991613 ISBN 13: 9783031991615
Da: Revaluation Books, Exeter, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 180,02
Spedizione EUR 11,52
Spedito da Regno Unito a U.S.A.Quantità: 1 disponibili
Aggiungi al carrelloHardcover. Condizione: Brand New. 175 pages. 9.25x6.10x9.49 inches. In Stock.
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Communication Efficient Federated Learning for Wireless Networks
Da: Books Puddle, New York, NY, U.S.A.
Valutazione del venditore 4 su 5 stelle
Condizione: New.
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Federated Learning for Wireless Networks
Da: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 180,81
Spedizione EUR 17,29
Spedito da Regno Unito a U.S.A.Quantità: Più di 20 disponibili
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Communication Efficient Federated Learning for Wireless Networks
Da: Books Puddle, New York, NY, U.S.A.
Valutazione del venditore 4 su 5 stelle
Condizione: New. 1st ed. 2024 edition NO-PA16APR2015-KAP.
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Positioning and Sensing Over Wireless Networks
Da: Books Puddle, New York, NY, U.S.A.
Valutazione del venditore 4 su 5 stelle
Condizione: New.
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Federated Learning for Wireless Networks
Da: Books Puddle, New York, NY, U.S.A.
Valutazione del venditore 4 su 5 stelle
Condizione: New. 1st ed. 2021 edition NO-PA16APR2015-KAP.
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EUR 140,00
Spedizione EUR 70,00
Spedito da Germania a U.S.A.Quantità: 5 disponibili
Aggiungi al carrelloTaschenbuch. Condizione: Neu. Communication Efficient Federated Learning for Wireless Networks | Mingzhe Chen (u. a.) | Taschenbuch | Wireless Networks | xi | Englisch | 2025 | Springer | EAN 9783031512681 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Federated Learning for Wireless Networks
Da: Books Puddle, New York, NY, U.S.A.
Valutazione del venditore 4 su 5 stelle
Condizione: New. 1st ed. 2021 edition NO-PA16APR2015-KAP.
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Communication Efficient Federated Learning for Wireless Networks
Lingua: Inglese
Editore: Springer-Nature New York Inc, 2024
ISBN 10: 3031512650 ISBN 13: 9783031512650
Da: Revaluation Books, Exeter, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 233,89
Spedizione EUR 11,52
Spedito da Regno Unito a U.S.A.Quantità: 2 disponibili
Aggiungi al carrelloHardcover. Condizione: Brand New. 190 pages. 9.25x6.10x0.63 inches. In Stock.
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Federated Learning for Wireless Networks
Da: Revaluation Books, Exeter, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 246,55
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Spedito da Regno Unito a U.S.A.Quantità: 2 disponibili
Aggiungi al carrelloPaperback. Condizione: Brand New. 265 pages. 9.25x6.10x0.56 inches. In Stock.
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Federated Learning for Wireless Networks
Lingua: Inglese
Editore: Springer-Nature New York Inc, 2021
ISBN 10: 9811649626 ISBN 13: 9789811649622
Da: Revaluation Books, Exeter, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 248,55
Spedizione EUR 14,41
Spedito da Regno Unito a U.S.A.Quantità: 2 disponibili
Aggiungi al carrelloHardcover. Condizione: Brand New. 265 pages. 9.25x6.10x0.83 inches. In Stock.
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Communication Efficient Federated Learning for Wireless Networks (eng)
Da: Brook Bookstore On Demand, Napoli, NA, Italia
Valutazione del venditore 4 su 5 stelle
EUR 126,26
Spedizione EUR 5,50
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Communication Efficient Federated Learning for Wireless Networks (eng)
Da: Brook Bookstore On Demand, Napoli, NA, Italia
Valutazione del venditore 4 su 5 stelle
EUR 126,26
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Communication Efficient Federated Learning for Wireless Networks
Lingua: Inglese
Editore: Springer, Berlin, Springer Nature Switzerland, Springer, 2025
ISBN 10: 3031512685 ISBN 13: 9783031512681
Da: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Germania
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EUR 160,49
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Aggiungi al carrelloTaschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book provides a comprehensive study ofFederated Learning (FL) over wireless networks. It consists ofthree main parts: (a) Fundamentals and preliminaries ofFL, (b) analysis and optimization ofFL over wireless networks, and (c) applications of wireless FL for Internet-of-Things systems. In particular, in the first part, the authors provide a detailed overview on widely-studied FL framework. In thesecond part ofthis book, theauthors comprehensively discuss three key wireless techniques including wireless resource management, quantization, and over-the-air computation tosupport thedeployment ofFL over realistic wireless networks. It also presents several solutions based onoptimization theory, graph theory and machine learning tooptimize theperformance ofFL over wireless networks. In thethird part ofthis book, theauthors introduce theuse ofwireless FL algorithms for autonomous vehicle control and mobile edge computing optimization.Machine learning and data-driven approaches have recently received considerable attention as key enablers for next-generation intelligent networks. Currently, most existing learning solutions for wireless networks rely on centralizing the training and inference processes by uploading data generated at edge devices to data centers. However, such a centralized paradigm may lead to privacy leakage, violate the latency constraints of mobile applications, or may be infeasible due to limited bandwidth or power constraints of edge devices. To address these issues, distributing machine learning at the network edge provides a promising solution, where edge devices collaboratively train a shared model using real-time generated mobile data. The avoidance of data uploading to a central server not only helps preserve privacy but also reduces network traffic congestion as well as communication cost. Federated learning (FL) is one of most important distributed learning algorithms. In particular, FL enables devices to train a shared machine learning model while keeping data locally. However, in FL, training machine learning models requires communication between wireless devices and edge servers over wireless links. Therefore, wireless impairments such as noise, interference, and uncertainties among wireless channel states will significantly affect the training process and performance of FL. For example, transmission delay can significantly impact the convergence time of FL algorithms. In consequence, it is necessary to optimize wireless network performance for the implementation of FL algorithms.This book targets researchers and advanced level students in computer science and electrical engineering. Professionals working in signal processing and machine learning will also buy this book. 179 pp. Englisch.
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Communication Efficient Federated Learning for Wireless Networks
Lingua: Inglese
Editore: Springer, Berlin, Springer Nature Switzerland, Springer, 2024
ISBN 10: 3031512650 ISBN 13: 9783031512650
Da: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Germania
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Spedizione EUR 23,00
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Aggiungi al carrelloBuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book provides a comprehensive study ofFederated Learning (FL) over wireless networks. It consists ofthree main parts: (a) Fundamentals and preliminaries ofFL, (b) analysis and optimization ofFL over wireless networks, and (c) applications of wireless FL for Internet-of-Things systems. In particular, in the first part, the authors provide a detailed overview on widely-studied FL framework. In thesecond part ofthis book, theauthors comprehensively discuss three key wireless techniques including wireless resource management, quantization, and over-the-air computation tosupport thedeployment ofFL over realistic wireless networks. It also presents several solutions based onoptimization theory, graph theory and machine learning tooptimize theperformance ofFL over wireless networks. In thethird part ofthis book, theauthors introduce theuse ofwireless FL algorithms for autonomous vehicle control and mobile edge computing optimization.Machine learning and data-driven approaches have recently received considerable attention as key enablers for next-generation intelligent networks. Currently, most existing learning solutions for wireless networks rely on centralizing the training and inference processes by uploading data generated at edge devices to data centers. However, such a centralized paradigm may lead to privacy leakage, violate the latency constraints of mobile applications, or may be infeasible due to limited bandwidth or power constraints of edge devices. To address these issues, distributing machine learning at the network edge provides a promising solution, where edge devices collaboratively train a shared model using real-time generated mobile data. The avoidance of data uploading to a central server not only helps preserve privacy but also reduces network traffic congestion as well as communication cost. Federated learning (FL) is one of most important distributed learning algorithms. In particular, FL enables devices to train a shared machine learning model while keeping data locally. However, in FL, training machine learning models requires communication between wireless devices and edge servers over wireless links. Therefore, wireless impairments such as noise, interference, and uncertainties among wireless channel states will significantly affect the training process and performance of FL. For example, transmission delay can significantly impact the convergence time of FL algorithms. In consequence, it is necessary to optimize wireless network performance for the implementation of FL algorithms.This book targets researchers and advanced level students in computer science and electrical engineering. Professionals working in signal processing and machine learning will also buy this book. 179 pp. Englisch.
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Communication Efficient Federated Learning for Wireless Networks
Lingua: Inglese
Editore: Springer Nature Switzerland, 2024
ISBN 10: 3031512650 ISBN 13: 9783031512650
EUR 136,16
Spedizione EUR 48,99
Spedito da Germania a U.S.A.Quantità: Più di 20 disponibili
Aggiungi al carrelloGebunden. Condizione: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Offers a comprehensive and systematic book on design of federated learningProvides key approaches for optimizing performance of federated learningDemonstrates effective applications of federated learning in wireless networksMingzhe .
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Federated Learning for Wireless Networks
Lingua: Inglese
Editore: Springer, Berlin|Springer Nature Singapore|Springer, 2022
ISBN 10: 9811649650 ISBN 13: 9789811649653
EUR 144,94
Spedizione EUR 48,99
Spedito da Germania a U.S.A.Quantità: Più di 20 disponibili
Aggiungi al carrelloCondizione: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Recently machine learning schemes have attained significant attention as key enablers for next-generation wireless systems. Currently, wireless systems are mostly using machine learning schemes that are based on centralizing the training and inference pr.
