금융 및 의료와 같이 고도로 관리되는 도메인 이름을 사용하는 기관에는 데이터 공유에 대한 제한적인 규칙이 있는 경우가 많습니다. 연합 학습은 각 파트너의 정보 프라이버시에 대한 더 나은 방어를 통해 분산된 데이터에 대한 다중 기관 파트너십을 가능하게 하는 분산된 검색 구조입니다. 본 논문에서는 ProxyFL 또는 프록시 기반 연합 발견이라는 분산형 연합 지식을 위한 통신 효율적인 시스템을 제안합니다. ProxyFL의 각 개인은 두 가지 디자인, 개인용 버전 및 참가자의 개인 정보를 보호하기 위해 만들어진 공개적으로 공통된 프록시 모델을 보존합니다. 프록시 버전을 사용하면 중앙 집중식 웹 서버 없이 개인 간에 효율적인 세부 정보 교환이 가능합니다.

의료 분야 연합 발견: 개별 데이터를 공유하지 않고 다기관 협력 지원

따라서 ℓ 제품(동영상)의 체크리스트를 제시할 때 고객은 각 제품에 대한 이진 순위를 제공합니다. 사용자는 여전히 이러한 항목을 모두 클릭하므로 클릭 Ct(a)에 대한 모델은 과거와 동일합니다. 그림 4b에 수신된 플롯은 웹 서버가 UCB 계획을 활용할 때 매칭 인센티브를 나타냅니다.

채터 프로토콜13은 효과적인 의사소통과 정보 공유14, 15를 위해 활용될 수 있습니다. 문학 작품에서 교환되는 정보의 형식은 모델 가중치16, 17, 이해 표현18 또는 버전 출력19, 20으로 구성됩니다. 그러나, 우리의 방법과 달리 이러한 방법 중 어느 것도 참가자의 개인 프라이버시에 대한 양적 학술적 보증을 제공하지 않으므로 극도로 관리되는 도메인에 적합하지 않습니다. 그러나 의료 데이터의 중앙 집중화는 데이터 관리 및 배포를 포함한 운영 및 기술적 장애물뿐만 아니라 관리 장애물에 직면해 있습니다. 마지막은 일반적으로 각 조직병리학 사진이 일반적으로 기가픽셀 데이터이고 종종 크기가 수 기가바이트라는 점을 감안할 때 전자 병리학에 특히 적합합니다.

이것은 프록시 IMO에 대한 중요한 병합 및 진정한 우려를 유발해야 하는 것입니다. API 프록시는 클라이언트와 백엔드 솔루션 사이에 추상화 계층을 제공하여 고객이 백엔드가 구성된 위치에 대한 세부 정보를 알 필요 없이 API에 액세스할 수 있도록 합니다. 마지막 그림으로 그림 10은 전체 보충이 포함된 UCB 계획에 따른 스마트 추천기에 대한 시뮬레이션 결과를 보여줍니다. 그림 9는 전체 보충이 있는 현명한 추천자에 대한 시뮬레이션 결과를 보여줍니다.

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실제로 이것은 바로 여기에 업로드된 비디오를 리메이크한 것입니다. 이 비디오는 현재 ForgeRock OpenIG의 이전 버전을 기반으로 합니다. 롤대리 답변 메시지 보내기”를 클릭함으로써 귀하는 당사의 서비스 관련 사항에 동의하고 당사의 개인 정보 보호 정책과 행동 강령을 실제로 읽고 이해했음을 인정합니다. 지난 36개월 동안 이자율이 다음과 같을 수 있는 모든 유형의 조직에서 일하거나, 컨설턴트로 일하거나, 공동 소유 또는 긴밀한 관계가 있는 모든 유형의 수수료 및 보조금에 대해 자세히 설명하십시오. 응답 게시의 영향을 받습니다.

E2CO의 유정 결과 예측이 E2C의 예측보다 훨씬 정확하다는 것이 관찰되었습니다. HFS와 비교할 때 이러한 프록시 디자인은 몇 배 더 빠른 예측을 제공합니다. 전통적인 인공 신경망(ANN)을 프록시로 사용하여 급증하는 신경망(SNN)을 교육하기 위한 새로운 발견 공식을 제안합니다.

실제로 eIQ 툴킷을 설정했지만 디자인을 교육할 때 사전 검증된 버전을 다운로드하지 않고 실수로 부족합니다. 저는 프록시 뒤에서 작업하고 있으므로 설정을 설정할 수 있는 위치를 인식하도록 도와주실 수 있습니까? 세트를 사용하면 원하는 세계 세트와 이것의 상위 세트인 프록시를 갖게 됩니다(원하는 것을 정확하게 조준할 수 없다는 사실 때문에). 문제는 AI가 높은 보장으로 상위 집합에 들어가고 거기에 머물기 위해 최대화하고 있으므로 집합의 가장 편리한 구성 요소에 도달하고 유지하기 위해 갈 수 있다는 것입니다. ).

정확도(a) 및 매크로 평균 정확도(b)의 경우 테스트 세트에 대한 효율성의 평균 및 기존 불일치가 각 에포크의 끝에 기록됩니다. 각 숫자는 15회의 독립 실행 각각에 대해 4명의 클라이언트에 대한 기본 분산과 평균을 보고합니다. 중앙 집중식 FL7, 8과 달리 연합 클라이언트가 솔루션으로 모든 사람이 사용할 수 있는 중앙 집중식 버전을 교육하기 위해 협력하는 분산형 FL은 제약 조건을 관리하기 때문에 다중 기관 협력에 더 적합합니다. 분산형 FL의 주요 과제는 P2P 방식으로 세부 정보를 전달할 수 있는 방법을 개발하는 것입니다.

특히 그들은 각 반복에서 선택되는 다중 선택(암)이 있는 MAB(Multi-Armed Bandit) 문제를 생각해 보십시오. 그 후 사용자는 추천을 업그레이드하기 위해 컴퓨터 시스템에 ‘인센티브’를 제공합니다. 그들은 일부 실제 설정에서 버전, 지원을 알고 있는 특정 상황이 악화되는 경향이 있으며 ‘필터 버블’ 결과를 생성할 것이라고 밝혔습니다. 추가 변수는 수학적 편향입니다. 예를 들어 여성이 기대할 수 있다는 사실로 인해 남성보다 여성에 대해 추가 속성이 사용될 수 있으므로 남성의 경우 예상 예상 값을 제외할 수 있습니다. 그러나 추가 요소는 최종 결과가 독립적이라는 잘못된 가정입니다. 예를 들어 치료 소스가 한정적일 수 있으므로 한 사람의 입원은 다른 사람이 치료되지 않음을 의미할 수 있습니다.

임의 추천자의 경우 평균으로 회귀하는 경향을 명확히 볼 수 있습니다. 불완전한 묘사는 다시 시스템이 관찰할 수 없는 추천 실패를 가져왔다. 영화 추천 시스템의 비유를 계속하면 웹 서버가 실제로 현재 레이블이 있는 A 그룹으로 영화를 식별했다고 가정합니다. 우리가 제공하는 이 섹션의 마지막 실험은 그림 6a와 매우 동일한 버전에 대해 알기 위해 UCB 계획을 사용한 결과입니다. 이전과 마찬가지로 기본 점근적 동작이 제안을 선택하는 데 사용되는 이해 메커니즘과 독립적임을 확인합니다. 셋째, 일관된 탐색이 활용되는 경우(Sutton 및 Barto[12]에서 pt ≡ ϵ 이후에 ν는 사양(ϵℓ/A)을 갖는 기하학적 무작위 변수입니다.