Federated Edge Learning (eBook)
190 Seiten
Springer-Verlag
978-3-031-96649-1 (ISBN)
This book presents various effective schemes from the perspectives of algorithms, architectures, privacy, and security to enable scalable and trustworthy Federated Edge Learning (FEEL). From the algorithmic perspective, the authors elaborate various federated optimization algorithms, including zeroth-order, first-order, and second-order methods. There is a specific emphasis on presenting provable convergence analysis to illustrate the impact of learning and wireless communication parameters. The convergence rate, computation complexity and communication overhead of the federated zeroth/first/second-order algorithms over wireless networks are elaborated.
From the networking architecture perspective, the authors illustrate how the critical challenges of FEEL can be addressed by exploiting different architectures and designing effective communication schemes. Specifically, the communication straggler issue of FEEL can be mitigated by utilizing reconfigurable intelligent surface and unmanned aerial vehicle to reconfigure the propagation environment, while over-the-air computation is utilized to support ultra-fast model aggregation for FEEL by exploiting the waveform superposition property. Additionally, the multi-cell architecture presents a feasible solution for collaborative FEEL training among multiple cells. Finally, the authors discuss the challenges of FEEL from the privacy and security perspective, followed by presenting effective communication schemes that can achieve differentially private model aggregation and Byzantine-resilient model aggregation to achieve trustworthy FEEL.
This book is designed for researchers and professionals whose focus is wireless communications. Advanced-level students majoring in computer science and electrical engineering will also find this book useful as a reference.
| Erscheint lt. Verlag | 29.8.2025 |
|---|---|
| Reihe/Serie | Wireless Networks |
| Zusatzinfo | XVI, 190 p. 39 illus., 35 illus. in color. |
| Sprache | englisch |
| Themenwelt | Mathematik / Informatik ► Informatik ► Netzwerke |
| Technik ► Nachrichtentechnik | |
| Schlagworte | Byzantine attack • Communication bottleneck • convergence analysis • differential privacy • Federated edge learning • over-the-air computation • Reconfigurable Intelligent Surface • Statistical heterogeneity • System heterogeneity • trustworthiness • unmanned aerial vehicle • wireless networks |
| ISBN-10 | 3-031-96649-X / 303196649X |
| ISBN-13 | 978-3-031-96649-1 / 9783031966491 |
| Informationen gemäß Produktsicherheitsverordnung (GPSR) | |
| Haben Sie eine Frage zum Produkt? |
DRM: Digitales Wasserzeichen
Dieses eBook enthält ein digitales Wasserzeichen und ist damit für Sie personalisiert. Bei einer missbräuchlichen Weitergabe des eBooks an Dritte ist eine Rückverfolgung an die Quelle möglich.
Dateiformat: PDF (Portable Document Format)
Mit einem festen Seitenlayout eignet sich die PDF besonders für Fachbücher mit Spalten, Tabellen und Abbildungen. Eine PDF kann auf fast allen Geräten angezeigt werden, ist aber für kleine Displays (Smartphone, eReader) nur eingeschränkt geeignet.
Systemvoraussetzungen:
PC/Mac: Mit einem PC oder Mac können Sie dieses eBook lesen. Sie benötigen dafür einen PDF-Viewer - z.B. den Adobe Reader oder Adobe Digital Editions.
eReader: Dieses eBook kann mit (fast) allen eBook-Readern gelesen werden. Mit dem amazon-Kindle ist es aber nicht kompatibel.
Smartphone/Tablet: Egal ob Apple oder Android, dieses eBook können Sie lesen. Sie benötigen dafür einen PDF-Viewer - z.B. die kostenlose Adobe Digital Editions-App.
Buying eBooks from abroad
For tax law reasons we can sell eBooks just within Germany and Switzerland. Regrettably we cannot fulfill eBook-orders from other countries.
aus dem Bereich