| 研究課題/領域番号 |
24K20848
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分61030:知能情報学関連
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| 研究機関 | 国立研究開発法人理化学研究所 |
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研究代表者 |
HUANG Wei 国立研究開発法人理化学研究所, 革新知能統合研究センター, 研究員 (60976299)
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| 研究期間 (年度) |
2024-04-01 – 2027-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2026年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2025年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2024年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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| キーワード | Federated Learning / Data Heterogeneity / Deep Learning Theory |
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| 研究開始時の研究の概要 |
Our goal is to develop an explainable, efficient, and reliable Federated Learning
Framework that will provide robust solutions to data heterogeneity. In effect, this enhances federated learning's utility and robustness in diverse real-world applications.
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