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异构联邦学习在无人系统中的研究综述-计算机应用研究2025年03期

异构联邦学习在无人系统中的研究综述

作者:俞浩 范菁 孙伊航 字体:      

摘 要:异构联邦学习(heterogeneous federated learning,HFL)是一种用于解决数据和设备异构性问题的分布式机器学习方法,广泛应用于包括无人系统在内的多种场景。随着无人系统(如无人机、自动驾驶车辆)的快速发(试读)...

计算机应用研究

2025年第03期