摘要： 
最近这三个方面的论文都读过，这里写一篇博客归纳一下，以方便搞这几个领域的其他童鞋入门。传统的分布式机器学习已经被研究十几年了，目前各大顶会上的分布式机器学习主要是数学味道很浓的分布式数值优化算法。而联邦学习可以看做一种特殊的分布式学习，它有一些特殊的设定，比普通的分布式学习要困难一些，还是有很多方向可以研究的，做好了应该可以发顶会。多智能体系统是一组自主的，相互作用的实体，它们共享一个共同的环境，利用传感器感知，并利用执行器作动。 阅读全文
最近这三个方面的论文都读过，这里写一篇博客归纳一下，以方便搞这几个领域的其他童鞋入门。传统的分布式机器学习已经被研究十几年了，目前各大顶会上的分布式机器学习主要是数学味道很浓的分布式数值优化算法。而联邦学习可以看做一种特殊的分布式学习，它有一些特殊的设定，比普通的分布式学习要困难一些，还是有很多方向可以研究的，做好了应该可以发顶会。多智能体系统是一组自主的，相互作用的实体，它们共享一个共同的环境，利用传感器感知，并利用执行器作动。 阅读全文