بهبود الگوريتم يادگيري فدرال با جابه‌جايي هوشمند شبكه‌هاي عصبي براساس شباهت مدل‌ها

اصفهان : دانشگاه صنعتي اصفهان

مهندسي كامپيوتر

كارشناسي ارشد

در عصر حاضر، با پيشرفت سريع فناوري، افزايش تعداد دستگاه‌هاي متصل به اينترنت و نقش فزاينده هوش مصنوعي و يادگيري ماشين، اهميت برقراري ارتباطات مؤثر و حفاظت از حريم شخصي كاربران بيش از پيش احساس مي‌شود. اين ضرورت به توسعه روش‌هاي توزيع‌شده‌اي مانند يادگيري فدرال انجاميده است كه از جمله راهكارهاي پيشرفته در اين حوزه به‌شمار مي‌رود. در يادگيري فدرال، داده‌ها به‌جاي ارسال به يك سرور مركزي، در همان دستگاه‌هاي نهايي باقي مي‌مانند و مدل‌ها به‌صورت محلي آموزش داده مي‌شوند. سپس اين مدل‌ها با هم تركيب مي‌شوند تا يك مدل جامع ايجاد شود. اين روش نه تنها نياز به انتقال داده‌ها را كاهش مي‌دهد، بلكه به حفظ بهتر حريم شخصي كاربران نيز كمك مي‌كند. با اين حال، يادگيري فدرال با چالش‌هاي زيادي روبه‌رو است كه يكي از آن‌ها ناهمگني آماري داده‌ها مي‌باشد، به اين معني كه داده‌هاي موجود در دستگاه‌هاي مختلف مي‌توانند بسيار متنوع و متفاوت از يكديگر باشند. اين ناهمگني باعث مي‌شود كه مدل‌هاي محلي نتوانند تمامي ويژگي‌هاي داده‌ها را به‌خوبي ياد بگيرند و در نتيجه، مدل جامع نيز به خوبي همگرا نشود. بنابراين، دستيابي به يك مدل جامع با عملكرد مناسب ممكن است دشوار شود. در اين راستا، ارائه روش‌هايي براي مقابله با ناهمگني آماري از اهميت بالايي برخوردار هستند. روش‌هاي پيشنهادي بايد علاوه بر تمركز بر حل اين مشكل، از جنبه‌هاي محاسباتي، ارتباطي و حفظ حريم شخصي نيز پايداري خود را حفظ كنند. يكي از راهكارهاي پيشنهادي براي مقابله با اين چالش، جابه‌جايي مدل‌هاي شبكه عصبي بين كاربران نهايي در طول فرآيند يادگيري است. اين كار باعث مي‌شود مدل‌هاي محلي با داده‌هاي متنوع‌تري مواجه شوند و در نتيجه، مدل جامع به همگرايي بهتري برسد. در روش‌هاي معمول، جابه‌جايي مدل‌ها به‌صورت تصادفي انجام مي‌شود. اما در اين پژوهش پيشنهاد شده است كه به‌جاي روش تصادفي، اين جابه‌جايي به‌صورت هوشمند و بر اساس معيارهاي شباهت صورت گيرد. به اين ترتيب، مدل‌هايي كه كمترين شباهت را با هم دارند، جابه‌جا مي‌شوند. اين رويكرد باعث مي‌شود مدل‌ها با داده‌هايي روبه‌رو شوند كه كمتر با آن‌ها آشنا هستند و اين امر مي‌تواند به بهبود همگرايي مدل جامع منجر شود. از جنبه ديگر، اين پژوهش به بررسي تأثير جابه‌جايي مدل‌ها بر حفظ حريم شخصي كاربران پرداخته است. روش‌هاي معمول جابه‌جايي مدل‌ها، به‌طور مستقيم بين كاربران نهايي انجام مي‌شوند. اگرچه اين روش مي‌تواند سربار شبكه را كاهش دهد، اما ممكن است به تضعيف حريم شخصي كاربران منجر شود. در اين پژوهش پيشنهاد شده است كه سرور مركزي به عنوان واسطه‌اي در فرآيند جابه‌جايي عمل كند. با اين روش، حفظ حريم شخصي كاربران بهتر تضمين مي‌شود و پياده‌سازي تكنيك‌هاي مختلف اين حوزه نيز ساده‌تر خواهد شد. در نهايت، اين پژوهش نشان مي‌دهد كه جابه‌جايي هوشمندانه مدل‌هاي شبكه عصبي بر اساس معيارهاي شباهت، مي‌تواند فرآيند همگرايي مدل جامع را تسريع كند. اين روش به‌ويژه در شرايطي كه تعداد كاربران زياد است، تاثير بيشتري دارد و توانسته است نتايج را حدود 1% بهبود بخشد.

232278

هوش مصنوعي و رباتيكز

مهندسي برق و كامپيوتر

دانشگاه صنعتي اصفهان