两篇新研究论文探讨了无线环境下的联邦学习进展。第一篇论文提出了一种面向RIS辅助无线联邦学习的收敛-延迟感知自适应调制与资源分配方案,旨在提高在挑战性场景下的训练速度和准确性。第二篇论文提出了一种在线分数辅助联邦学习算法,专为具有持续到达数据的资源受限无线客户端设计,解决了数据分布变化和存储有限等问题。 AI
影响 这些论文提出了新算法,以提高联邦学习在挑战性无线和资源受限环境中的效率和有效性。
排序理由 两篇在arXiv上发表的学术论文,详细介绍了无线环境下联邦学习的新算法。
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