각 보건 센터는 규정 준수 및 자체 전문 분야에 대한 맞춤화를 위해 자체 모델보다 자율성을 추구할 수 있습니다. 결과적으로 이러한 설정에서는 분산형 FL 프레임워크8가 선호됩니다. 방대한 데이터 세트에 대한 액세스는 컴퓨터 비전의 ImageNet1 또는 자연어 처리의 SQuAD2와 같은 인기 있는 데이터 세트를 통해 머신 러닝 발전의 주요 동인입니다. 의료 및 금융과 같은 다른 영역은 지침 및 개인 정보 보호 문제로 인해 정보 공유에 제약이 있습니다. 이러한 도메인의 조직이 데이터를 풀링하고 배포하는 것은 어렵기 때문에 연구의 진행과 설계 발전이 제한됩니다. 개인의 데이터 개인 정보를 인식하면서 조직 간에 세부 정보를 공유할 수 있는 기능은 더 오래 지속되고 정확한 모델을 생성할 것입니다.

Api 프록시란?

FL은 훈련 중에 버전에 적용되는 정보의 다양성을 높임으로써 일반화 문제를 줄일 수 있습니다. 따라서 우리는 4개의 고객 테스트 설정을 모든 모델 분석에 사용되는 단일 다중 중심 검사 세트로 병합했습니다. 제안된 클라이언트의 관점에서 테스트 수집의 대부분은 견고한 성능을 나타내기 위해 내부 교육 정보를 지나 일반화하기 위해 훈련된 모델이 필요한 외부 정보입니다. FedAvg7, AvgPush, CWT21, FML26, Normal 및 Joint 트레이닝과 방법을 대조합니다.

이러한 이유로 각 고객은 자체 프록시 설계 교육에 대한 기준(ϵ, δ)을 개별적으로 추적하고 미리 지정된 개인 정보 보호 예산에 도달하면 절차를 떠날 수 있습니다. 논문 전체에서 데이터 세트 크기를 기반으로 δ를 정의하고 ϵ를 계산합니다. 다양한 리소스에서 수집된 정보에 대한 버전의 일반화는 실제로 딥 러닝을 의료 응용 프로그램에 적용하기 위한 인기 있는 과제가 되었습니다48. 일반화를 테스트하기 위한 기본 방법은 훈련에 사용되는 것보다 완전히 다양한 시설에서 유래해야 하는 외부 검사 데이터에 대한 모델을 검토하는 것입니다49,50,51.

이 결과는 인간 도메인 이름에서 인공지능 시스템의 한계와 적용에 영향을 미칩니다. 이 조정은 인간 활동을 캡처하는 측정된 기능과 추가로 바람직한 결과를 나타내도록 계획된 객관적 기능(즉, 프록시)에 따라 달라집니다. 그러나 예를 들어 고객의 선택이 시스템이 인식하지 못하는 주거용 또는 상업용 부동산을 기반으로 하는 경우 아는 시스템의 세계 묘사가 불충분하거나 충분하지 않을 수 있습니다.

Dylan Hadfield-Menell[1]이 “Goodhart의 입법은 확실히 큰 문제가 될 것”이라는 관점을 제시한 강연에 참석한 후, 나는 내가 동의하지 않는 부분에 대한 비교적 구체적인 공식을 제시했습니다. 이 포스트에서 나는 이것에 대한 나의 버전을 설명하려고 노력할 것이며, 아래의 짧은 코멘트를 확장할 것입니다. 귀하의 이메일 주소는 중재자가 귀하의 발언을 검토했을 때와 게시물 작성자 또는 중재자가 귀하에게 직접 연락해야 하는 경우 귀하에게 알리기 위해 사용됩니다. O’Reilly 학습 플랫폼의 10일 테스트를 무료로 체험한 다음 회원들이 매일 기술을 구축하고 문제를 해결하는 데 의존하는 다른 모든 리소스를 탐색하십시오. O’Reilly를 휴대전화와 태블릿으로 언제 어디서나 찾아보세요. Veeam ® 백업 및 백업 이해하기 이제 O’Reilly 이해 시스템을 통해 VMware vSphere용 복제

저자 노트

Stack Exchange 네트워크는 디자이너가 자신의 전문 지식을 발견하고 공유하며 경력을 쌓을 수 있는 가장 크고 가장 신뢰할 수 있는 온라인 커뮤니티인 Heap Overflow로 구성된 181개의 Q&A 영역으로 구성되어 있습니다. 고객이 API 프록시를 통해 API에 요청을 보내면 프록시는 요청을 백엔드 API로 전달합니다. 리버스 프록시, SSL 프록시 및 투명 프록시는 각각 세부 기능을 제공하는 일반적인 유형의 프록시입니다. API 프록시는 또한 보안, 가격 제한, 프로토콜 개조와 같은 성능을 추가할 수 있으므로 API 자체를 변경할 필요 없이 API의 무결성, 확장성 및 안전성을 향상시킬 수 있습니다.

남아프리카의 석기 시대 전반에 걸쳐 교육 및 학습을 위한 대용물로서의 검색 및 검색 기술

따라서 그것에 익숙하다면, 그 후에는 모든 작은 것이 과거와 같이 기능하고 더 많은 것이 있다는 확신을 줄 수 있습니다(하루가 더 필요한 이야기입니다). 따라서 ForgeRock의 Identification Portal 솔루션으로 손이 깨끗하지 않은 경우 손을 살펴보고 t 당신은 그것을 가지고 가야 할 수도 있습니다, 당신은 확실히 아래 비디오에서 찾을 수 있습니다. 구조화되고 탐색하기 쉬운 단일 장소에서 연결하고 지식을 공유하십시오. 덧붙여서, 나는 “이것”에 대해 “훨씬 더 나은” 디자인을 시도하고 있으며, 확실히 현실에 대한 예측력을 가질 것입니다. (명확한 수익으로 시작하는 것과는 대조적입니다.) 아직 옵션이 없지만 몇 가지 생각이 있습니다. 다른 분들도 이 작업에 적극적으로 참여해 주시면 기꺼이 말씀드리겠습니다.

FL은 원시 정보가 고객의 장치를 떠나지 않기 때문에 향상된 개인 정보 보호 기능을 제공한다고 자주 주장되지만 규제 기관에서 요구하는 안전 보증을 제공하지는 않습니다. FL은 각 클라이언트가 감사되지 않은 그래디언트 업데이트를 중앙 웹 서버로 보내는 것을 수반하는데, 이는 심층 신경망이 클라이언트의 개인 정보를 완전히 침해할 수 있는 개별 훈련 예제를 기억할 수 있다는 점을 고려할 때 문제가 됩니다9. ROM(Reduced-order Modeling)은 실제로 다공질 매체의 지하 흐름을 시뮬레이션하는 데 수년간 사용되었습니다. 최근 기계 학습과 깊은 이해 방법의 발전으로 문학 작품에는 실제로 새로운 ROM이 존재했습니다. 이 작업에서는 2차원(2D) 저수조 모델에서 3차원(3D) 저수조 버전으로 제한된 E2C(설치된 제어 기반) 설계에 대한 확장을 제공합니다.

우리는 IF(Integrated-and-Fire) 및 ReLU 신경 세포로 구성된 두 개의 SNN 및 ANN 네트워크를 각각 동일한 네트워크 아키텍처 및 공유 시냅스 가중치와 페어링합니다. 속도 코딩이 있는 IF 신경 세포를 ReLU의 추정으로 생각함으로써 프록시 ANN에서 SNN의 실수를 역전파하여 ANN 마지막 출력을 SNN에 대해 말한 것으로 대체함으로써 공유 가중치를 업그레이드합니다. 제안된 프록시 검색을 deep convolutional SNN에 적용하고 Fahion-MNIST와 Cifar10의 두 벤치마크 데이터 세트에서 각각 94.56% 및 93.11% 범주 정밀도로 평가했습니다. 제안된 네트워크는 탠덤 이해, 대리 구배 인식 또는 심층 ANN에서 변환된 다양한 다른 심층 SNN을 능가할 수 있습니다.

한편, 우리가 보여주듯 우리가 공부하는 분위기에 랜덤과 대비되는 혁신은 없을 수도 있다. 롤대리 , J.W., J.C.C. 투기적 분석과 논문 작성에 동등한 기여를 합니다. 뿐만 아니라 H.R.T. 접근 방식에 대한 토론과 관련이 있었고 논문에 필수적인 피드백을 제공했습니다. H.R.T. SK와 첫 번째 개념을 검토하고, 조직병리학 실험과 조직병리학 사진으로 외부 인식을 안내했습니다. 버전은 사용자가 특정 그룹과 같은 상황을 나타내지만 이 놀라운 그룹은 서버에서 식별하는 미리 정의된 범주 중 하나가 아니므로 장비 학습 알고리즘에서 검색할 수 있는 기능이 아닙니다.