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写在前面本文主要汇总所做的一些重要笔记，方便后续查看。会议[CCF-GAIR 2020]全球人工智能和机器人峰会峰会网站入口：https://gair.leiphone.com/gair/gair2020会议直播回放：https://www.yanxishe.com/events/gairLive人工智能前沿专场[CCF-GAIR 2020]Abductive Learning（反绎学习）-周志华
原创领域相关文献整理(更新中)
Few-Shot Learning综述Generalizing from a Few Examples: A Survey on Few-Shot Learning 解读1 解读2 解读3小样本学习（Few-shot Learning）综述 （阿里巴巴智能服务事业部小蜜北京团队）从 CVPR 2019 一览小样本学习研究进展 -- 每年cvpr都会有针对小样本学习的一个总结论文集论文集参见：
原创[PaperNotes]2021.Robust Blockchained Federated Learning with Model Validation and Proof-of-Stake Inspired Consensus
VBFL
- 向系统中添加了 validators
- 验证机制
- validators为本地模型更新投票
- miners 为聚合结果投票
- 将连续识别为潜在恶意的设备加入黑名单
风吹过稻田我就想起你
他走了
禾下乘凉梦
杂交水稻覆盖全球梦
原创[MIT 6.824]Raft
参考Raft-paper、MIT 6.824-2020 video与辅助资料，按照paper目录顺序记录raft核心内容
原创[MIT 6.824]VMware FT
VMware FTReplication复制能够处理单台计算机的fail-stop故障；复制不能处理软件中的bug和硬件设计中的缺陷ps: 当计算机任何地方出现故障时，就停止运行，而不是运算出错误结果。对于复制的限制有：如果有两个副本（primary和backup），我们总是假设两个副本中的错误是相互独立的，否则错误有关联，则复制对我们没有帮助。State transfer and replica
原创[MIT 6.824]GFS
GFS-paper阅读笔记
原创Multi-Agent Reinforcement Learning基本概念&三种架构
参考内容在References写出，仅作为个人学习笔记，如有错误欢迎指出。References的一本偏向数学推理的DRL新书即将上线？安排上Multi-Agent Reinforcement Learning基本概念(1/2)SettingsFully cooperative 相互配合 e.g. 工业机器人Fully competitive 一方的收益是另一方的损失（捕猎者和猎物），如 零和博弈，
原创[PaperNotes]2020.Optimizing Federated Learning on Non-IID Data with Reinforcement Learning
Optimizing Federated Learning on Non-IID Data with Reinforcement Learning文章链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/9155494/作者：Hao Wang，Zakhary Kaplan，Di Niu，Baochun Li发表：IEEE INFOCOM 2020 - IEEE Confe
原创[MIT 6.824]Labs's Notes
MIT 6.824 labs's notes
