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Federated Learning for Edge Networks: Resource Optimization and Incentive Mechanism

机译：Edge Networks联合学习：资源优化和激励机制

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作者
Latif U. Khan; Shashi Raj Pandey; Nguyen H. Tran; Walid Saad; Zhu Han; Minh N. H. Nguyen; Choong Seon Hong;
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作者单位

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年度 2020
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1. Federated Learning for Edge Networks: Resource Optimization and Incentive Mechanism [J] . Khan Latif U., Pandey Shashi Raj, Tran Nguyen H., IEEE Communications Magazine . 2020,第10期

机译：Edge Networks联合学习：资源优化和激励机制
2. Incentive Mechanism for Reliable Federated Learning: A Joint Optimization Approach to Combining Reputation and Contract Theory [J] . Kang Jiawen, Xiong Zehui, Niyato Dusit, Internet of Things Journal, IEEE . 2019,第6期

机译：可靠联邦学习的激励机制：相结合声誉和合同理论的联合优化方法
3. HFEL: Joint Edge Association and Resource Allocation for Cost-Efficient Hierarchical Federated Edge Learning [J] . Luo Siqi, Chen Xu, Wu Qiong, IEEE transactions on wireless communications . 2020,第10期

机译：HFEL：具有成本效益分层联邦边缘学习的联合边缘关联和资源分配
4. Dynamic Resource Optimization for Adaptive Federated Learning at the Wireless Network Edge [C] . Paolo Di Lorenzo, Claudio Battiloro, Mattia Merluzzi, IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing . 2021

机译：无线网络边缘自适应联合学习的动态资源优化
5. A Reinforcement Learning-based Framework for Resource Allocation and Task Assignment in Mobile Edge Computing Networks [D] . Hsieh, Li-Tse. 2021

机译：基于加强学习的移动边缘计算网络中的资源分配和任务分配框架
6. Machine Learning Reveals Missing Edges and Putative Interaction Mechanisms in Microbial Ecosystem Networks [O] . Demetrius DiMucci, Mark Kon, Daniel Segrè 2018

机译：机器学习揭示了微生物生态系统网络的缺失边缘和假定的相互作用机制
7. Optimizing Resource-Efficiency for Federated Edge Intelligence in IoT Networks [O] . Yong Xiao, Yingyu Li, Guangming Shi, 2020

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