2022年4月22日
eFL-Boost: Efficient Federated Learning for Gradient Boosting Decision Trees.
IEEE Access
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- 巻
- 10
- 号
- 開始ページ
- 43954
- 終了ページ
- 43963
- 記述言語
- 英語
- 掲載種別
- 研究論文（学術雑誌）
- DOI
- 10.1109/ACCESS.2022.3169502
- リンク情報
-
- DOI
- https://doi.org/10.1109/ACCESS.2022.3169502 本文へのリンクあり
- DBLP
- https://dblp.uni-trier.de/rec/journals/access/YamamotoOW22
- Web of Science
- https://gateway.webofknowledge.com/gateway/Gateway.cgi?GWVersion=2&SrcAuth=JSTA_CEL&SrcApp=J_Gate_JST&DestLinkType=FullRecord&KeyUT=WOS:000790724200001&DestApp=WOS_CPL
- 共同研究・競争的資金等の研究課題
- 異業種データマイニング向けプライバシー保護機械学習メカニズムに関する研究開発
- 共同研究・競争的資金等の研究課題
- プライバシー保護データ解析技術の社会実装
- URL
- https://dblp.uni-trier.de/db/journals/access/access10.html#YamamotoOW22
- ID情報
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- DOI : 10.1109/ACCESS.2022.3169502
- ISSN : 2169-3536
- DBLP ID : journals/access/YamamotoOW22
- Web of Science ID : WOS:000790724200001