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collaborative learning
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调查将协作学习从欧几里得数据映射到图结构数据
本次调查论文探讨了协作学习从传统欧几里得数据到更复杂的图结构数据的演变。通过考察联邦学习和去中心化学习等方法，解决了中心化机器学习的可扩展性和隐私问题等局限性。该论文对图分布场景进行了分类，并提出了图上学习的标准框架，强调了这一新兴领域中开放的挑战和未来的研究方向。
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新的隐私技术通过噪声锚点增强协作学习
研究人员开发了一种名为“带噪声锚点对齐的几何数据扰动”的隐私保护协作学习新方法。该技术旨在保护个体参与者的数据，同时实现有效的模型训练。与直接对私有数据添加噪声相比，所提出的方法将噪声添加到锚点表示中，这提高了学习准确性并减少了数据泄露，如在 MNIST 和 CelebA 数据集上的实验所示。