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联邦学习和边缘计算有什么区别?
"联邦学习和边缘计算是两个不同的概念,旨在解决数据处理和机器学习中的不同挑战。联邦学习是一种技术,通过多个去中心化的设备或服务器,在不需要将本地数据共享给中心服务器的情况下训练机器学习模型。联邦学习使设备能够基于自己的数据训练模型,然后仅分
自标记在自监督学习(SSL)中的重要性是什么?
“自监督学习(SSL)中的自标记是一项重要技术,允许模型自动为未标记的数据分配标签。这个过程至关重要,因为它使得大量未标记数据的有效利用成为可能,而这种数据通常比标记的数据更容易获得。通过利用这些自生成的标签进行训练,模型可以学习有用的特征
在多智能体系统中,信任的作用是什么?
"信任在多智能体系统中发挥着至关重要的作用,在这些系统中,多种自主实体或智能体相互互动和协作以实现共同目标。信任对于在这些智能体之间建立可靠的关系是必不可少的,尤其是在它们共享信息或资源时。信任会影响决策过程,影响智能体之间如何选择合作。当