Copertina

Federated Automated Feature Engineering

Fuente: arXiv

Salvato in:

Dettagli Bibliografici
Autori principali:	Overman, Tom, Klabjan, Diego
Natura:	Preprint
Pubblicazione:	2024
Soggetti:	Machine Learning Distributed, Parallel, and Cluster Computing
Accesso online:	Acceder al recurso
Tags:	Aggiungi Tag Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!

Documenti analoghi

Continuous-Time Analysis of Federated Averaging
di: Overman, Tom, et al.
Pubblicazione: (2025)

Hybrid FedGraph: An efficient hybrid federated learning algorithm using graph convolutional neural network
di: Jang, Jaeyeon, et al.
Pubblicazione: (2024)

Federated Low-Rank Tensor Estimation for Multimodal Image Reconstruction
di: Van Nguyen, Anh, et al.
Pubblicazione: (2025)

Federated Time Series Generation on Feature and Temporally Misaligned Data
di: Soi, Zhi Wen, et al.
Pubblicazione: (2024)

Robust and Communication-Efficient Federated Domain Adaptation via Random Features
di: Feng, Zhanbo, et al.
Pubblicazione: (2023)

Automated Byzantine-Resilient Clustered Decentralized Federated Learning for Battery Intelligence in Connected EVs
di: Bouchiha, Mouhamed Amine, et al.
Pubblicazione: (2026)

CaBaFL: Asynchronous Federated Learning via Hierarchical Cache and Feature Balance
di: Xia, Zeke, et al.
Pubblicazione: (2024)

FLea: Addressing Data Scarcity and Label Skew in Federated Learning via Privacy-preserving Feature Augmentation
di: Xia, Tong, et al.
Pubblicazione: (2024)

Federated Sinkhorn
di: Kulcsar, Jeremy, et al.
Pubblicazione: (2025)

Federated Behavioural Planes: Explaining the Evolution of Client Behaviour in Federated Learning
di: Fenoglio, Dario, et al.
Pubblicazione: (2024)

Beyond the Federation: Topology-aware Federated Learning for Generalization to Unseen Clients
di: Ma, Mengmeng, et al.
Pubblicazione: (2024)

Partial Federated Learning
di: Feng, Tiantian, et al.
Pubblicazione: (2024)

Emerging Trends in Federated Learning: From Model Fusion to Federated X Learning
di: Ji, Shaoxiong, et al.
Pubblicazione: (2021)

Federated Frank-Wolfe Algorithm
di: Dadras, Ali, et al.
Pubblicazione: (2024)

Federated Temporal Graph Clustering
di: Zhou, Zihao, et al.
Pubblicazione: (2024)

Federated K-means Clustering
di: Garst, Swier, et al.
Pubblicazione: (2023)

Blockchain-Enabled Federated Learning
di: Rangwala, Murtaza, et al.
Pubblicazione: (2025)

A Light-weight and Unsupervised Method for Near Real-time Behavioral Analysis using Operational Data Measurement
di: Vargis, Tom Richard, et al.
Pubblicazione: (2024)

Federated Graph Learning with Graphless Clients
di: Fu, Xingbo, et al.
Pubblicazione: (2024)

Photon: Federated LLM Pre-Training
di: Sani, Lorenzo, et al.
Pubblicazione: (2024)

Empowering Data Mesh with Federated Learning
di: Li, Haoyuan, et al.
Pubblicazione: (2024)

Disentangling data distribution for Federated Learning
di: Zhao, Xinyuan, et al.
Pubblicazione: (2024)

Federated LoRA with Sparse Communication
di: Kuo, Kevin, et al.
Pubblicazione: (2024)

Balancing Similarity and Complementarity for Federated Learning
di: Yan, Kunda, et al.
Pubblicazione: (2024)

Queuing dynamics of asynchronous Federated Learning
di: Leconte, Louis, et al.
Pubblicazione: (2024)

Federated Learning over Connected Modes
di: Grinwald, Dennis, et al.
Pubblicazione: (2024)

Federated Learning based on Pruning and Recovery
di: Ma, Chengjie
Pubblicazione: (2024)

Towards Client Driven Federated Learning
di: Li, Songze, et al.
Pubblicazione: (2024)

Communication Efficient and Provable Federated Unlearning
di: Tao, Youming, et al.
Pubblicazione: (2024)

Review of Mathematical Optimization in Federated Learning
di: Yang, Shusen, et al.
Pubblicazione: (2024)

Communication-Efficient Federated Fine-Tuning
di: Theologitis, Michael, et al.
Pubblicazione: (2025)

Federated Learning on Stochastic Neural Networks
di: Tang, Jingqiao, et al.
Pubblicazione: (2025)

Analytic Personalized Federated Meta-Learning
di: Gu, Shunxian, et al.
Pubblicazione: (2025)

Orthogonal Calibration for Asynchronous Federated Learning
di: Zhang, Jiayun, et al.
Pubblicazione: (2025)

Degradation of Feature Space in Continual Learning
di: Lanza, Chiara, et al.
Pubblicazione: (2026)

Towards Efficient Replay in Federated Incremental Learning
di: Li, Yichen, et al.
Pubblicazione: (2024)

Federated Communication-Efficient Multi-Objective Optimization
di: Askin, Baris, et al.
Pubblicazione: (2024)

Debiasing Federated Learning with Correlated Client Participation
di: Sun, Zhenyu, et al.
Pubblicazione: (2024)

Revisiting Ensembling in One-Shot Federated Learning
di: Allouah, Youssef, et al.
Pubblicazione: (2024)

Asynchronous Federated Clustering with Unknown Number of Clusters
di: Zhang, Yunfan, et al.
Pubblicazione: (2024)