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窦勇敢; 袁晓彤;
南京信息工程大学自动化学院;
江苏省大数据分析技术重点实验室;
联邦学习; 分布式机器学习; 中央服务器; 全局模型; 隐式随机梯度下降; 数据异构; 系统异构; 优化算法; 快速收敛;
机译:机器学习分布式随机优化中的渐近网络独立性:检查分布式和集中式随机梯度下降
机译:平均隐式随机梯度下降的可扩展统计推断
机译:将P300复杂的基于试验的隐式信息测试与基于反应时间的自传式隐式联想测试相结合,用于隐式内存检测
机译:具有隐式正交约束的谱嵌入的随机梯度下降
机译:基于机器学习的数字图像隐分基于机器学习探测器
机译:跨域推荐系统的隐式随机梯度下降方法
机译:基于InexAct Newton的升降隐式积分器,用于快速非线性MPC **这项研究得到了研究委员会Kul的支持:PFV / 10/002在工程中心Optec中的优化;欧洲之星聪明;比利时联邦科学政策办公室:Iuap P7(Dysco,动态系统,控制和优化,2012-2017);欧盟:FP7-Tempo(MCITN-607957),ERC Highwind(259166),H2020-ITN AVESCO(642682)。 R. Quirynen举行了研究基金会的博士学位 - 法兰德斯(FWO)。
机译:基于约束优化的隐式积分机器人力控制性能改进。
机译:基于联邦学习的边缘机协同优化系统
机译:一种方法和学习设备,用于使用用于硬件优化的1x1卷积的基于CNN的对象检测器,以及使用该测试方法和测试设备,使用1×1卷积的CNN基于CNN的对象检测器的学习方法和学习设备用于硬件优化,以及使用Samem的测试方法和测试设备}
机译:使用用于硬件优化的1×1卷积学习基于CNN的目标检测器的方法和装置,使用其的测试方法和装置{基于CNN的对象检测器的学习方法和学习装置,使用1x1卷积进行难于优化的方法,以及使用相同的测试方法和测试设备}
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