时空图神经网络联邦学习
时间: 2023-11-22 20:47:01 浏览: 158
自监督学习-时空图神经网络-知识图谱-推荐-命名实体识别-12周文献阅读【思路大纲梳理】
时空图神经网络联邦学习是一种利用图神经网络嵌入节点之间的图结构信息,解耦时间和空间维度的建模并将二者分别限制在客户端和服务器端的联邦学习方法。它能够在避免直接在节点之间共享数据的条件下训练机器学习模型,并有效利用不同节点之间的时空依赖关系。该方法通过交替优化的方式减少通信成本和客户端的计算成本,在不增加客户端计算成本的情况下取得最好的预测结果,同时有适中的通信成本。
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