الملخص
تمت ترجمة أجزاء من هذه الصفحة آلياً وقد تحتوي على أخطاء.
يسعى التجميع العميق الفيدرالي إلى تعلم تمثيلات ملائمة للتجميع من بيانات لامركزية غير مُسمّاة، مع الحفاظ على خصوصية العملاء. لكن أهداف نمط التجميع العميق المضمَّن (DEC) تعتمد على إحصاءات التعيين الناعم العامة التي تتطلب من العملاء كشف معلوماتهم الحساسة. نقترح Fed-BRDECS، وهو إطار تجميع عميق مضمَّن فيدرالي يحافظ على الخصوصية ويدرك عدم التجانس. يستبدل Fed-BRDECS الهدف المُطبَّع عالمياً بخسارة ثبات عينات قابلة للحساب محلياً، فتُتجنب إرسال توزيعات التعيين الناعم المحلية. ولمواجهة توزيعات العملاء غير المتطابقة (non-IID)، نقدم أخذ العينات المتوازن بالتنبؤ، الذي يُفرط في أخذ العينات من العناقيد المتنبأ بها النادرة محلياً دون الحاجة إلى تسميات الحقيقة الأرضية، وإعادة تشغيل النقاط المركزية على مستوى المركز، التي تجدد دورياً المراكز المنحازة أو غير النشطة. وتبين التجارب على معايير تجميع الصور والنصوص أن Fed-BRDECS يتفوق باستمرار على خطوط الأساس التمثيلية للتجميع الفيدرالي والتجميع العميق، تحت تقسيمات IID وnon-IID معاً. ونبين كذلك قابليته للتطبيق على كشف الشذوذ الفيدرالي في السلاسل الزمنية، حيث يحسّن الكاشفات القائمة على إعادة البناء دون إضافة كلفة زمن الاستدلال.
الكلمات المفتاحية
الموضوع
بيانات النشر
- المجلة
- غير متاح
- وصول مفتوح
- وصول مفتوح أخضر
اقتبس هذه المقالة
APA 7
Park, H., Klabjan, D., Braun, M. W., Li, X., & Ananthanarayanan, B. (2026). Fed-BRDECS: التجميع العميق المضمَّن الفيدرالي الحافظ للخصوصية والواعي بعدم التجانس. https://omanscience.com/ar/articles/fed-brdecs-privacy-preserving-and-heterogeneity-aware-federated-deep-embedded-clustering
MLA 9
Park, Haemin, et al. "Fed-BRDECS: التجميع العميق المضمَّن الفيدرالي الحافظ للخصوصية والواعي بعدم التجانس." https://omanscience.com/ar/articles/fed-brdecs-privacy-preserving-and-heterogeneity-aware-federated-deep-embedded-clustering.
شيكاغو (المؤلف–التاريخ)
Park, Haemin, Diego Klabjan, Martin W. Braun, Xiuqi Li, and Balakrishnan Ananthanarayanan. 2026. "Fed-BRDECS: التجميع العميق المضمَّن الفيدرالي الحافظ للخصوصية والواعي بعدم التجانس." https://omanscience.com/ar/articles/fed-brdecs-privacy-preserving-and-heterogeneity-aware-federated-deep-embedded-clustering.
هارفارد
Park, H., Klabjan, D., Braun, M. W., Li, X. and Ananthanarayanan, B. (2026) 'Fed-BRDECS: التجميع العميق المضمَّن الفيدرالي الحافظ للخصوصية والواعي بعدم التجانس', Available at: https://omanscience.com/ar/articles/fed-brdecs-privacy-preserving-and-heterogeneity-aware-federated-deep-embedded-clustering.
فانكوفر
Park H, Klabjan D, Braun MW, Li X, Ananthanarayanan B. Fed-BRDECS: التجميع العميق المضمَّن الفيدرالي الحافظ للخصوصية والواعي بعدم التجانس. https://omanscience.com/ar/articles/fed-brdecs-privacy-preserving-and-heterogeneity-aware-federated-deep-embedded-clustering
IEEE
H. Park, D. Klabjan, M. W. Braun, X. Li, and B. Ananthanarayanan, "Fed-BRDECS: التجميع العميق المضمَّن الفيدرالي الحافظ للخصوصية والواعي بعدم التجانس," https://omanscience.com/ar/articles/fed-brdecs-privacy-preserving-and-heterogeneity-aware-federated-deep-embedded-clustering.