arXiv stat.ML· Ayse Tursucular, Ayush Mohanty, Nazal Mohamed, Nagi Gebraeel·· 2 小时前AI 评分18
基于图注意力跨客户端可解释性的非线性时序动态联邦学习
Federated Learning of Nonlinear Temporal Dynamics with Graph Attention-based Cross-Client Interpretability
AI 导读
该论文提出一种垂直联邦学习框架，在客户端模型固定且不可重训、原始数据不可共享的约束下，学习跨客户端的一步时序依赖关系。各客户端用非线性状态空间模型将高维本地观测映射为低维隐状态，中央服务器用 Graph Attention Network（GAT）学习状态转移模型，并将注意力系数与状态转移模型的 Jacobian 解析关联，从而给出跨客户端依赖的一阶刻画。
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