联邦平均算法Matlab代码
时间: 2023-07-03 13:06:28 浏览: 70
以下是一个简单的联邦平均算法的 MATLAB 代码示例:
```matlab
% 联邦平均算法示例
% 设置初始权重和本地数据
w = ones(1, N) / N;
x_local = rand(10, N);
% 定义全局模型参数
theta_global = zeros(10, 1);
% 迭代次数和学习率
num_iterations = 100;
learning_rate = 0.1;
for i = 1:num_iterations
% 计算本地模型参数
theta_local = x_local * w';
% 计算全局模型参数
theta_global = w * theta_local;
% 更新本地权重
for j = 1:N
w(j) = w(j) - learning_rate * (theta_local(j) - theta_global);
end
% 归一化本地权重
w = w / sum(w);
end
```
在上面的示例中,`N` 是本地数据的数量,`x_local` 是每个本地的数据点。算法通过计算本地模型参数和全局模型参数来更新本地权重,并在每次迭代后归一化本地权重。注意,这只是一个简单的示例代码,实际的联邦学习算法可能有更复杂的更新规则和模型参数。