联合分布

根据极化码的原始论文中提出的信道容量为 它是一种信道速率的丈量,标志着信道速率的上限，，即信道的输入与输出的互信息量的最大值； 所谓的互信息定义是： 设两个随机变量 的联合分布为 ，边缘分布分别为 ，互信息 是联合分布 与边缘分布 的相对熵，即 来源： CSDN 作者： 禾斗-匕匕 链接： https://blog.csdn.net/weixin_40429889/article/details/103985593

目录 多维随机变量及其联合分布 二维随机变量 多维随机变量及其联合分布 二维随机变量 若 \(X, Y\) 是两个定义在同一个样本空间上的随机变量，则称 \((X, Y)\) 是二维随机变量 \(F(x,y)=P\{(x)\}\) 来源： https://www.cnblogs.com/zonghanli/p/12164412.html

摘要 联邦学习(FL)是一种机器学习设置，在这种设置中，许多客户(例如移动设备或整个组织)在中央服务 器(例如服务提供商)的协调下协作地训练模型，同时保持训练数据分散。FL体现了集中数据收集和最 小化的原则，可以减轻由于传统的、集中的机器学习和数据科学方法所带来的许多系统隐私风险和成 本。在FL研究爆炸性增长的推动下，本文讨论了近年来的进展，并提出了大量的开放问题和挑战。 MENU 1.引言 跨设备联邦学习设置 联邦学习中模型的生命周期 典型的联邦训练过程 联邦学习研究 组织 2. 放宽核心FL假设: 应用到新兴的设置和场景 完全的去中心化/端对端分布式学习 算法挑战 实际挑战 跨竖井联合学习 3. 提高效率和效果 联邦学习中的非IID 数据 对于处理非IID数据的策略 4 .保护用户隐私 5. 对攻击和失败的健壮性 6. 确保公平，消除偏见 7. 结论 1.引言 联邦学习(FL)是一种机器学习设置，在这种设置中，许多客户端(例如移动设备或整个组织)在中 央服务器(例如服务提供商)的协调下协作地训练模型，同时保持训练数据分散。它体现了集中收集和 最小化数据的原则，并且可以减轻传统的集中式机器学习带来的许多系统隐私风险和成本。 这一领域 最近从研究和应用的角度都引起了极大的兴趣。 本文描述了联邦学习设置的定义特征和挑战，强调了 重要的实践约束和注意事项

1. 引例 2. 二元随机变量 3. 二元离散型随机变量 4. 离散型随机变量的联合概率分布律 5. 离散型随机变量的联合概率分布律的性质 6. 离散型随机变量的联合概率分布律示例 来源： https://blog.csdn.net/hpdlzu80100/article/details/102748685