本書系統介紹了聯邦學習的全貌，內容豐富，兼顧算法理論與實踐。算法部分包含橫向聯邦、縱向聯邦等不同的數據建模方式，重點討論了聯邦學習由于數據異質性和設備異質性帶來的算法穩定性、隱私性挑戰及其解決策略，這對每一個聯邦學習框架設計者來說都是至關重要但卻容易忽略的部分；實踐部分介紹了當前主流的聯邦學習框架，并進行對比，然后給出相同算法的不同實現供讀者比較。本書重點介紹了聯邦學習計算機視覺及推薦系統等方面的應用，方便算法工程師拓展當前的算法框架，對金融、醫療、邊緣計算、區塊鏈等應用也做了詳盡闡述，相信對于研究隱私保護機器學習的計算機相關專業學生和聯邦學習領域的開發者、創業者都有很好的借鑒作用。詳細的代碼以及對現有框架和開源項目的介紹是本書的一大特色。本書為讀者提供了全部案例源代碼下載和高清學習視頻，讀者可以直接掃描二維碼觀看。

北京市版權局著作合同登記 圖字：01-2022-7084號

圖書在版編目（CIP）數據

聯邦學習原理與算法/耿佳輝等編著.—北京：機械工業出版社，2023.5

（網絡空間安全技術叢書）

ISBN 978-7-111-72853-5

Ⅰ.①聯…?、?①耿…　Ⅲ.①機器學習?、?①TP181

中國國家版本館CIP數據核字（2023）第050825號

機械工業出版社（北京市百萬莊大街22號郵政編碼100037）

策劃編輯：李培培　　　　　　責任編輯：李培培　楊　源　陳崇昱

責任校對：梁　園　陳　越　　責任印制：郜　敏

三河市宏達印刷有限公司印刷

2023年5月第1版第1次印刷

184mm×260mm·14.5印張·359千字

標準書號：ISBN978-7-111-72853-5

定價：109.00元

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