Yu / Li / Xu | Federated Learning in the Age of Foundation Models - FL 2024 International Workshops | E-Book | sack.de
E-Book

E-Book, Englisch, 182 Seiten

Reihe: Lecture Notes in Computer Science

Yu / Li / Xu 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
Erscheinungsjahr 2025
ISBN: 978-3-031-82240-7
Verlag: Springer International Publishing
Format: PDF
 Kopierschutz: 1 - PDF Watermark

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

E-Book, Englisch, 182 Seiten

Reihe: Lecture Notes in Computer Science

ISBN: 978-3-031-82240-7
Verlag: Springer International Publishing
Format: PDF
 Kopierschutz: 1 - PDF Watermark

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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Zielgruppe

Research

Autoren/Hrsg.

Yu, Han
Li, Xiaoxiao
Xu, Zenglin
Goebel, Randy
King, Irwin
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