एआई शब्दावली
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का पूर्ण शब्दकोश
फेडएवीजी (फेडरेटेड एवरेजिंग)
फेडरेटेड लर्निंग में मौलिक एग्रीगेशन एल्गोरिदम जो ग्लोबल मॉडल बनाने के लिए क्लाइंट डेटासेट के आकार के आधार पर लोकल मॉडल वेट का वेटेड एवरेज कैलकुलेट करता है।
फेडप्रॉक्स (फेडरेटेड प्रॉक्सिमल)
फेडएवीजी का एक्सटेंशन जो लोकल अपडेट्स को ग्लोबल मॉडल के करीब रहने के लिए प्रॉक्सिमल रेगुलराइजेशन टर्म जोड़ता है, जिससे क्लाइंट हेटरोजीनिटी कम होती है।
स्कैफोल्ड (स्टोकेस्टिक कंट्रोल्ड एवरेजिंग)
एडवांस्ड एग्रीगेशन एल्गोरिदम जो क्लाइंट-सर्वर ड्रिफ्ट बायस को करेक्ट करने और डेटा हेटरोजीनिटी के इम्पैक्ट को कम करने के लिए कंट्रोल वेरिएबल्स का उपयोग करता है।
फेडबीएन (फेडरेटेड बैच नॉर्मलाइजेशन)
एग्रीगेशन मेथड जो प्रत्येक क्लाइंट के लिए स्पेसिफिक लोकल बैच नॉर्मलाइजेशन स्टैटिस्टिक्स को मेंटेन करती है जबकि मॉडल के अन्य पैरामीटर्स को शेयर करती है।
फेडऑप्ट (फेडरेटेड ऑप्टिमाइजेशन)
एल्गोरिदम का परिवार जो नॉन-आईआईडी फेडरेटेड लर्निंग सिनेरियो में कन्वर्जेंस को इम्प्रूव करने के लिए एडवांस्ड सर्वर ऑप्टिमाइजर्स (एडम, योगी) का उपयोग करता है।
फेडएमए (फेडरेटेड मैचिंग एवरेजिंग)
न्यूरल एग्रीगेशन एल्गोरिदम जो सीधे वेट्स को एग्रीगेट करने के बजाय लोकल मॉडल्स के बीच समान न्यूरॉन्स को मैच और एवरेज करता है।
फेडनोवा (फेडरेटेड नॉर्मलाइज्ड एवरेजिंग)
मेथड जो हेटरोजीनियस एनवायरनमेंट में एग्रीगेशन बायस को करेक्ट करने के लिए लोकल ऑप्टिमाइजेशन स्टेप्स की संख्या से लोकल अपडेट्स को नॉर्मलाइज करती है।
फेडयोगी
फेडरेटेड लर्निंग के लिए एडेप्टिव ऑप्टिमाइजर जो नॉन-आईआईडी डेटा डिस्ट्रीब्यूशन के लिए बेहतर एडाप्टेशन के लिए फेडएवीजी को योगी एल्गोरिदम के साथ कॉम्बाइन करता है।
फेडएडम
फेडएवीजी का एक संस्करण जो सर्वर साइड पर एडम ऑप्टिमाइज़र को एकीकृत करता है, गतिशील रूप से सीखने की दरों को प्रबंधित करने और अभिसरण में सुधार करने के लिए।
फेडपर (फेडरेटेड पर्सनलाइजेशन)
एक आर्किटेक्चर जो मॉडल को वैश्विक आधार और स्थानीय अनुकूलन परतों में विभाजित करता है, प्रत्येक क्लाइंट के लिए विशिष्ट अनुकूलन की अनुमति देता है।
फेडरेप (फेडरेटेड रिप्रेजेंटेशन लर्निंग)
एक विधि जो प्रतिनिधित्व सीखने (वैश्विक) और वर्गीकरण (स्थानीय) को अलग करती है, विषम डेटा पर प्रदर्शन को अनुकूलित करने के लिए।
फेडकर्व (फेडरेटेड कर्वेचर)
एक एल्गोरिदम जो उच्च क्लाइंट विषमता वाले परिदृश्यों में एकत्रीकरण में सुधार के लिए फिशर कर्वेचर जानकारी को शामिल करता है।
फेडएसजीडी (फेडरेटेड स्टोकेस्टिक ग्रेडिएंट डिसेंट)
एक मूल संस्करण जहां क्लाइंट एकत्रीकरण से पहले ग्रेडिएंट का एकल पास करते हैं, स्थानीय गणना को कम करते हुए लेकिन संचार बढ़ाते हैं।
फेडडिस्ट (फेडरेटेड डिस्टिलेशन)
ज्ञान आसवन पर आधारित एकत्रीकरण विधि जहां क्लाइंट मॉडल वजन के बजाय अपनी सॉफ्टमैक्स आउटपुट साझा करते हैं।
फेडएडाग्रैड
फेडएवीजी और सर्वर साइड एडाग्रैड ऑप्टिमाइज़र का संयोजन, ग्रेडिएंट के इतिहास के अनुसार सीखने की दरों को अनुकूलित करने के लिए।
फेडबीएन+ (फेडरेटेड बैच नॉर्मलाइजेशन प्लस)
फेडबीएन का एक उन्नत विस्तार जो सामान्यीकरण और अनुकूलन को संतुलित करने के लिए संकर स्थानीय और वैश्विक सामान्यीकरण सांख्यिकी का उपयोग करता है।
फेडएमएलडी (फेडरेटेड मल्टी-लेयर डिस्टिलेशन)
विभिन्न ग्राहकों के बीच ज्ञान को कुशलतापूर्वक स्थानांतरित करने के लिए मॉडल की कई परतों पर लागू की जाने वाली डिस्टिलेशन तकनीक।
फेडएएमपी (फेडरेटेड एडाप्टिव मल्टी-प्रॉक्सी)
एग्रीगेशन के दौरान विभिन्न ग्राहक डेटा वितरणों का प्रतिनिधित्व करने के लिए अनुकूली मल्टी-प्रॉक्सी का उपयोग करने वाली विधि।
फेडआरएल (फेडरेटेड रीइन्फोर्समेंट लर्निंग)
वितरित रीइन्फोर्समेंट लर्निंग मॉडलों के लिए विशिष्ट एग्रीगेशन पैराडाइम जो स्थानीय इष्टतम नीतियों को संयोजित करता है।
फेडसीवी (फेडरेटेड कंप्यूटर विज़न)
वितरित छवि डेटा को संसाधित करने वाले कंप्यूटर विज़न मॉडलों के लिए विशेष एग्रीगेशन एल्गोरिदम का सेट।