文件名称：Federated-tensor-learning
文件大小：12KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-01 08:38:48
Python
DPTC 不同的私有矩阵完成和联合张量完成 私有矩阵的不同完成度 运行dpmc.py 输入数据：5000 * 40矩阵，等级= 1，（np.random.random（5000,1）* np.random.random（40,1）.T） 结果： 埃普里森 T = 5：100：5 0.1 [1.0762773723506307，0.29707615869863524，0.3123299437864161，0.25530363993603516，0.3107318198622829，0.259253749888942，0.313004881580228，0.2623644329236046，0.18327729774166238，0.17308116223441818，0.17441639360820838，0.16971399345644622，0.164812199164506
【文件预览】：
Federated-tensor-learning-main
----dptcfw.py(12KB)
----t_prod.py(313B)
----dealdata.py(7KB)
----dpmc.py(4KB)
----README.md(10KB)