Abstract-Online lärande har blivit allt populärare på hantering av massiva data. Den sekventiella karaktären av online-inlärning kräver dock en centraliserad inlärare för att lagra data och uppdatera parametrar. I detta dokument överväger vi online-inlärning med distribuerade datakällor. De autonoma inlärare uppdaterar lokala parametrar baserade på lokala datakällor och utbyter regelbundet information med en liten delmängd av grannar i ett kommunikationsnätverk. Vi beklagar djupt konvexa funktioner som generaliserar Ram et als arbete. [1] för konvexa funktioner. Viktigare är att vi visar att vår algoritm har inneboende integritetsbevarande egenskaper, och vi bevisar de tillräckliga och nödvändiga förutsättningarna för integritetsbevarande i nätverket. Dessa villkor innebär att för nätverk med mer än en konnektivitet, en skadlig inlärare inte kan rekonstruera subgradienter (och känsliga rådata) av andra inlärare, vilket gör vår algoritm tilltalande i integritetskänsliga program.
I REF föreslog författarna distribuerade online-inlärning med inneboende integritetsbevarande egenskaper, där lokala parametrar hos varje deltagande användare uppdateras baserat på lokala datakällor, och parametrar utbyts regelbundet mellan en liten delmängd av grannar, och de visade att skadliga användare inte kan rekonstruera undergradienter av andra användare.
Distributed Autonomous Online Learning: Regrets and Intrinsic Privacy-Preserving Properties
{'venue': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}