使用变分自编码器和高斯混合模型的联合学习用于行为异常检测
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究提出了一种新颖的无监督联邦学习方法，用于在车辆环境中识别潜在的不正常行为。该方法利用公共云服务的计算能力进行模型聚合，并作为不正常行为事件的集中存储库，以实现跨车辆学习和集体防御策略。通过在联邦环境中使用 Gaussian Mixture Models（GMM）和 Variational Autoencoders（VAE）以及 Restricted Boltzmann...
本文综述了联邦学习在自动化车辆中的应用进展，分析了关键特性和方法学，并讨论了数据来源、模型和数据安全技术的重要性。同时，探讨了联邦学习的特定应用和面临的挑战，并提出了提升效果和效率的潜在方向。
