第 1 章 聯(lián)邦學習簡介 001～039 1.1 聯(lián)邦學習的背景 002 1.2 聯(lián)邦學習技術(shù)的發(fā)展階段 004 1.2.1　早期探索階段 004 1.2.2　技術(shù)成熟階段 004 1.2.3　應(yīng)用拓展階段 004 1.3 聯(lián)邦學習的定義 004 1.4 聯(lián)邦學習的特點 005 1.5 聯(lián)邦學習的模型架構(gòu)及訓練過程 006 1.5.1　聯(lián)邦學習模型架構(gòu)概述 006 1.5.2　本地模型 006 1.5.3　中央服務(wù)器 007 1.5.4　通信網(wǎng)絡(luò) 007 1.5.5　模型聚合算法 007 1.5.6　訓練過程 007 1.5.7　其他模型架構(gòu) 009 1.6 聯(lián)邦學習的分類 011 1.6.1　橫向聯(lián)邦學習 011 1.6.2　縱向聯(lián)邦學習 013 1.6.3　聯(lián)邦遷移學習 015 1.7 聯(lián)邦學習的隱私與安全問題 016 1.7.1　隱私問題 016 1.7.2　安全問題 023 1.8 聯(lián)邦學習的網(wǎng)絡(luò)協(xié)議 029 1.9 聯(lián)邦學習的應(yīng)用 032 1.9.1　應(yīng)用領(lǐng)域 032 1.9.2　應(yīng)用案例 032 1.10 聯(lián)邦學習的優(yōu)勢 034 1.11 聯(lián)邦學習面臨的挑戰(zhàn) 035 1.11.1　通信效率問題 035 1.11.2　數(shù)據(jù)傾斜問題 037 1.11.3　系統(tǒng)異構(gòu)性問題 038 1.11.4　安全與隱私問題 038 1.11.5　激勵機制設(shè)計問題 039 1.11.6　標準化與互操作性問題 039 第 2 章 聯(lián)邦學習應(yīng)用于移動邊緣網(wǎng)絡(luò) 040～064 2.1 移動邊緣網(wǎng)絡(luò)背景 041 2.2 移動邊緣網(wǎng)絡(luò)中的聯(lián)邦學習 042 2.2.1　分布式機器學習 043 2.2.2　去中心化聯(lián)邦學習 044 2.2.3　自適應(yīng)聯(lián)邦學習 045 2.3 移動邊緣網(wǎng)絡(luò)架構(gòu) 046 2.3.1　移動邊緣網(wǎng)絡(luò)模型 047 2.3.2　聯(lián)邦學習的系統(tǒng)模型 050 2.3.3　聯(lián)邦學習的性能分析 054 2.4 移動邊緣網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用聯(lián)邦學習的發(fā)展 058 2.4.1　移動邊緣網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用聯(lián)邦學習的優(yōu)勢 058 2.4.2　移動邊緣網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用聯(lián)邦學習存在的挑戰(zhàn) 060 2.4.3　移動邊緣網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用聯(lián)邦學習的未來發(fā)展方向 063 第 3 章 聯(lián)邦學習對通信成本的優(yōu)化 065～109 3.1 邊緣和終端計算 067 3.1.1　邊緣計算的歷史與發(fā)展 068 3.1.2　邊緣計算概述 069 3.1.3　邊緣計算的應(yīng)用場景 070 3.1.4　邊緣計算的體系結(jié)構(gòu) 071 3.1.5　邊緣計算的關(guān)鍵技術(shù) 072 3.1.6　邊緣計算的架構(gòu) 074 3.1.7　邊緣計算的分類 078 3.1.8　邊緣計算的案例算法 079 3.1.9　邊緣和終端計算的優(yōu)勢 091 3.2 模型壓縮 094 3.2.1　結(jié)構(gòu)化更新與概略化更新 095 3.2.2　量化權(quán)重壓縮 096 3.2.3　模型剪枝 097 3.2.4　有損壓縮技術(shù)在模型壓縮中的應(yīng)用 101 3.2.5　基于模型壓縮的優(yōu)化方法 102 3.3 聯(lián)邦學習增強隱私安全 105 3.3.1　隱私安全 105 3.3.2　模型更新檢測 108 第 4 章 聯(lián)邦學習中激勵機制設(shè)計 110～135 4.1 聯(lián)邦學習中引入激勵機制的必要性 111 4.2 激勵機制簡介 111 4.2.1　激勵機制基本概念 111 4.2.2　激勵機制常見評價指標 112 4.3 聯(lián)邦學習中激勵機制設(shè)計類別 113 4.3.1　同步聯(lián)邦學習激勵機制 113 4.3.2　異步聯(lián)邦學習激勵機制 114 4.4 設(shè)計案例分析：異步聯(lián)邦學習在線激勵機制設(shè)計 115 4.4.1　系統(tǒng)建模與問題表述 115 4.4.2　在線激勵機制設(shè)計 122 4.4.3　改進OIMAF 128 4.4.4　仿真分析 130 第 5 章 聯(lián)邦學習對資源分配的優(yōu)化 136～148 5.1 網(wǎng)絡(luò)資源分配模型 137 5.1.1　網(wǎng)絡(luò)資源分配 137 5.1.2　用戶選擇 137 5.1.3　分布式學習模型 137 5.1.4　分布式學習模型對網(wǎng)絡(luò)資源分配的優(yōu)化作用 139 5.2 聯(lián)邦學習中的資源分配問題 140 5.2.1　參與者選擇 140 5.2.2　無線與計算資源管理 143 5.2.3　適應(yīng)性聚合 143 5.2.4　激勵機制 145 5.3 聯(lián)邦學習中的資源分配優(yōu)化 146 5.3.1　單目標優(yōu)化 146 5.3.2　多目標優(yōu)化 147 5.3.3　性能分析 148 第 6 章 聯(lián)邦學習與其他大數(shù)據(jù)技術(shù)的結(jié)合 149～170 6.1 聯(lián)邦學習與物聯(lián)網(wǎng) 150 6.1.1　物聯(lián)網(wǎng)技術(shù) 150 6.1.2　聯(lián)邦學習與物聯(lián)網(wǎng)結(jié)合的技術(shù)優(yōu)勢 151 6.1.3　聯(lián)邦學習與物聯(lián)網(wǎng)結(jié)合的系統(tǒng)模型 153 6.1.4　聯(lián)邦學習與物聯(lián)網(wǎng)結(jié)合的應(yīng)用場景 160 6.2 聯(lián)邦學習與區(qū)塊鏈 165 6.2.1　區(qū)塊鏈技術(shù) 165 6.2.2　聯(lián)邦學習與區(qū)塊鏈結(jié)合的技術(shù)優(yōu)勢 166 6.2.3　聯(lián)邦學習與區(qū)塊鏈結(jié)合的應(yīng)用場景 167 6.3 聯(lián)邦學習與大模型 168 6.3.1　大模型與面臨的挑戰(zhàn) 168 6.3.2　聯(lián)邦學習與大模型訓練 169 第 7 章 聯(lián)邦學習在通信行業(yè)中的應(yīng)用 171～179 7.1 行業(yè)背景 172 7.2 聯(lián)邦學習在通信行業(yè)中的應(yīng)用場景 172 7.2.1　對內(nèi)服務(wù) 172 7.2.2　對外服務(wù) 176 7.3 未來展望 179 第 8 章 聯(lián)邦學習在金融行業(yè)中的應(yīng)用 180～186 8.1 行業(yè)背景 181 8.2 聯(lián)邦學習在金融行業(yè)中的應(yīng)用場景 181 8.2.1　銀行業(yè)務(wù)場景 182 8.2.2　證券業(yè)務(wù)場景 183 8.2.3　保險業(yè)務(wù)場景 184 8.2.4　金融監(jiān)管與執(zhí)法機構(gòu)業(yè)務(wù)場景 185 8.3 未來展望 186 第 9 章 聯(lián)邦學習在智慧醫(yī)療中的應(yīng)用 187～193 9.1 智慧醫(yī)療與大數(shù)據(jù)應(yīng)用 188 9.2 聯(lián)邦學習與智慧醫(yī)療結(jié)合的應(yīng)用場景 189 9.2.1　醫(yī)學影像分析 189 9.2.2　電子健康記錄管理 191 9.2.3　疾病預(yù)測與監(jiān)控 192 9.3 聯(lián)邦學習在智慧醫(yī)療中面臨的挑戰(zhàn) 192 9.3.1　數(shù)據(jù)異質(zhì)性 192 9.3.2　隱私泄露和安全性 193 9.3.3　通信成本和效率 193 9.3.4　法規(guī)政策要求 193 9.3.5　技術(shù)標準化與互操作性 193 第 10 章 聯(lián)邦學習在智慧交通中的應(yīng)用 194～202 10.1 行業(yè)背景 195 10.2 聯(lián)邦學習在智慧交通中的應(yīng)用場景 196 10.2.1　智慧公交 196 10.2.2　智慧地鐵 198 10.2.3　智慧鐵路 199 10.2.4　智慧高速 200 10.3 未來展望 201 第 11 章 聯(lián)邦學習在智慧城市中的應(yīng)用 203～210 11.1 智慧城市 204 11.2 聯(lián)邦學習與智慧城市建設(shè) 205 11.2.1　數(shù)據(jù)隱私保護 205 11.2.2　分布式學習能力 206 11.2.3　模型個性化和泛化能力 206 11.2.4　靈活性和可擴展性 206 11.2.5　應(yīng)對數(shù)據(jù)不平衡和異構(gòu)性 206 11.3 聯(lián)邦學習在智慧城市中的應(yīng)用場景 207 11.3.1　用水量監(jiān)測與預(yù)測 207 11.3.2　用電量監(jiān)測與預(yù)測 208 11.3.3　自動駕駛出租車服務(wù) 208 11.3.4　城市環(huán)境監(jiān)測 209 11.3.5　公共安全監(jiān)測 209 11.4 未來展望 210 第 12 章 總結(jié)與展望 211～217 12.1 技術(shù)的靈活性和通用性 212 12.2 隱私保護和安全性 213 12.3 模型性能優(yōu)化與個性化 214 12.4 推動跨領(lǐng)域和跨任務(wù)合作 215 12.5 標準化進程 216 參考文獻 218