arXiv cs.LG@Theofilos Mailis, Kalliopi-Christina Despotidou, Konstantinos Filippopolitis, Yannis Foufoulas, Thanasis-Michail Karampatsis, Andreas Ktenidis, Evdokia Mailli, Theodore Papamarkou, Yannis Ioannidis精选37本文提出了一种类型化张量语言，用于形式化联邦学习与联邦分析中常见的计算结构。该语言区分了客户端分区的联邦张量和全局可用的共享张量，并通过与虚拟全局张量的对比定义语义。核心成果是共享状态分解理论：证明类型化单轮程序可通过固定维度的共享状态分解，且该状态大小与客户端和记录数量无关。此外，还证明了可表示性的逆定理，并将对应关系扩展到跨轮状态共享的迭代程序。最后，开发了可微分的学习片段，支持服务器端梯度下降和二阶更新，形式化了一类通信仅通过固定维度共享状态的联邦学习计算。论文联邦学习类型化张量语言共享状态分解形式化方法分布式计算推荐理由：联邦学习领域终于有了形式化的计算模型——这篇论文用类型化张量语言统一了分散的协议，做联邦学习系统设计和理论研究的团队值得细读，能帮你理清通信与共享状态的数学本质。