:: Library Catalog

Buchumschlag

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Wang, Penghao, Chen, Qian, Zhang, Teng, Zhang, Yingwei, Lu, Wang, Chen, Yiqiang
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Machine Learning Artificial Intelligence
Online-Zugang:	https://arxiv.org/abs/2504.10817
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Towards Robust Federated Multimodal Graph Learning under Modality Heterogeneity
von: Zhang, Sirui, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Multimodal Federated Learning in Healthcare: a Review
von: Thrasher, Jacob, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Privacy-Preserving Personalized Federated Learning for Distributed Photovoltaic Disaggregation under Statistical Heterogeneity
von: Chen, Xiaolu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Learning Critically: Selective Self Distillation in Federated Learning on Non-IID Data
von: He, Yuting, et al.
Veröffentlicht: (2025)

FedCoSR: Personalized Federated Learning with Contrastive Shareable Representations for Label Heterogeneity in Non-IID Data
von: Huang, Chenghao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Robust Multimodal Representation Learning in Healthcare
von: Zhu, Xiaoguang, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Few-for-Many Personalized Federated Learning
von: Guo, Ping, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Heterogeneity-aware Personalized Federated Learning via Adaptive Dual-Agent Reinforcement Learning
von: Chen, Xi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Towards Multimodal Active Learning: Efficient Learning with Limited Paired Data
von: Zhang, Jiancheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Towards Heterogeneity-Aware and Energy-Efficient Topology Optimization for Decentralized Federated Learning in Edge Environment
von: Liu, Yuze, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Federated Learning with Layer Skipping: Efficient Training of Large Language Models for Healthcare NLP
von: Zhang, Lihong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Personalized Federated Continual Learning via Multi-granularity Prompt
von: Yu, Hao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Curriculum Learning Approach to Reinforcement Learning: Leveraging RAG for Multimodal Question Answering
von: Zhang, Chenliang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Towards Instance-wise Personalized Federated Learning via Semi-Implicit Bayesian Prompt Tuning
von: Ye, Tiandi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Towards Off-Policy Reinforcement Learning for Ranking Policies with Human Feedback
von: Xiao, Teng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Personalized Federated Dictionary Learning for Modeling Heterogeneity in Multi-site fMRI Data
von: Zhang, Yipu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

BadPromptFL: A Novel Backdoor Threat to Prompt-based Federated Learning in Multimodal Models
von: Zhang, Maozhen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Calibre: Towards Fair and Accurate Personalized Federated Learning with Self-Supervised Learning
von: Chen, Sijia, et al.
Veröffentlicht: (2024)

FedNano: Toward Lightweight Federated Tuning for Pretrained Multimodal Large Language Models
von: Zhang, Yao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Gradients as an Action: Towards Communication-Efficient Federated Recommender Systems via Adaptive Action Sharing
von: Lu, Zhufeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

ROAD: Adaptive Data Mixing for Offline-to-Online Reinforcement Learning via Bi-Level Optimization
von: Yang, Letian, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Towards Efficient Federated Learning of Networked Mixture-of-Experts for Mobile Edge Computing
von: Gao, Song, et al.
Veröffentlicht: (2025)

FedCAP: Robust Federated Learning via Customized Aggregation and Personalization
von: Li, Youpeng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Graph Federated Learning for Personalized Privacy Recommendation
von: Na, Ce, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Multi-Continental Healthcare Modelling Using Blockchain-Enabled Federated Learning
von: Sun, Rui, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Fed-Credit: Robust Federated Learning with Credibility Management
von: Chen, Jiayan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

PerAda: Parameter-Efficient Federated Learning Personalization with Generalization Guarantees
von: Xie, Chulin, et al.
Veröffentlicht: (2023)

MLLM-LLaVA-FL: Multimodal Large Language Model Assisted Federated Learning
von: Zhang, Jianyi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Privacy-Preserving Heterogeneous Federated Learning for Sensitive Healthcare Data
von: Xu, Yukai, et al.
Veröffentlicht: (2024)

IP-FL: Incentivized and Personalized Federated Learning
von: Khan, Ahmad Faraz, et al.
Veröffentlicht: (2023)

FedEL: Federated Elastic Learning for Heterogeneous Devices
von: Zhang, Letian, et al.
Veröffentlicht: (2025)

On ADMM in Heterogeneous Federated Learning: Personalization, Robustness, and Fairness
von: Zhu, Shengkun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

PFedDST: Personalized Federated Learning with Decentralized Selection Training
von: Fan, Mengchen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

FedAGHN: Personalized Federated Learning with Attentive Graph HyperNetworks
von: Song, Jiarui, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Step Toward Federated Pretraining of Multimodal Large Language Models
von: Xiong, Baochen, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Towards Reliable Evaluation of Adversarial Robustness for Spiking Neural Networks
von: Wang, Jihang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

CyclicFL: A Cyclic Model Pre-Training Approach to Efficient Federated Learning
von: Zhang, Pengyu, et al.
Veröffentlicht: (2023)

FedProphet: Memory-Efficient Federated Adversarial Training via Robust and Consistent Cascade Learning
von: Tang, Minxue, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Benchmarking Data Heterogeneity Evaluation Approaches for Personalized Federated Learning
von: Li, Zhilong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Uni-NTFM: A Unified Foundation Model for EEG Signal Representation Learning
von: Chen, Zhisheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)