阿里巴巴开源联邦学习框架FederatedScope,降低隐私保护计算技术开发应用难度

阿里巴巴开源联邦学习框架FederatedScope,降低隐私保护计算技术开发应用难度
5月5日,阿里巴巴达摩院发布新型联邦学习框架FederatedScope,该框架支持大规模、高效率的联邦学习异步训练,能兼容不同设备运行环境,且提供丰富功能模块,大幅降低了隐私保护计算技术开发与部署

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表征学习:为自然语言而生的高级深度学习

表征学习:为自然语言而生的高级深度学习
通过半监督学习和自我监督学习的某些特征,表征学习大大减少了训练模型所需的数据量,更重要的是,它更加重视阻碍传统监督学习中带注释的训练数据。它也促进了多任务学习(multitasklearning)

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