Conceptos Básicos
정확한 부하 예측을 위한 개인 정보 보호협력 분할 학습 프레임워크의 중요성
Resumen
FEDformer 블록과 구현 세부사항 설명
구현 세부사항 및 데이터 추출 방법
분할 학습 프레임워크의 구조 및 훈련 방법
성능 평가 및 개인 정보 보호 분석 결과
Estadísticas
"모델 내부 차원 D = 512" (모델 내부 차원 D = 512로 설정)
"배치 크기 32로 모델 훈련" (배치 크기 32로 모델 훈련)
"예측 시간 범위 O = 96 시간" (예측 시간 범위 O = 96 시간으로 설정)
Citas
"정확한 부하 예측은 에너지 관리, 인프라 계획, 수요-공급 균형에 중요하다."
"분할 학습은 개인 데이터를 공유하지 않고 협력적으로 모델을 훈련하는 방법을 제공한다."