「隐语小课」联邦学习之“隐私保护图神经网络”
前言：本文对隐语团队发表在Peer-to-Peer Networking & Applications期刊中的一篇“ASFGNN: Automated separated-federated graph neural network.”进行解读，介绍了联邦GNN的一种实践方式。公众号后台回复GNN，获取原论文。一、背景知识图神经网络模型（GNN）利用图数据聚合节点特征和邻居信息，丰富了自....
隐语小课丨「论文研究」隐私保护纵向联邦图神经网络
收录于合集#顶会论文分享4个#隐语小课23个#联邦学习7个在7月份举办的IJCAI-ECAI2022（第31届国际人工智能联合会议与第25届欧洲人工智能会议）上，蚂蚁集团参与撰写的论文《针对Node分类任务的隐私保护纵向联邦图神经网络》被收录。IJCAI2022接收投稿超过4500篇，录用率仅为15%。隐语团队与浙江大学等团队的论文针对数据垂直分割场景提出了VFGNN模型，以完成隐私保护的节点分....
本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成，如有任何问题，可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。