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A General Theory for Federated Optimization with Asynchronous and Heterogeneous Clients Updates., , , und . J. Mach. Learn. Res., (2023)SIFU: Sequential Informed Federated Unlearning for Efficient and Provable Client Unlearning in Federated Optimization., , , , , und . AISTATS, Volume 238 von Proceedings of Machine Learning Research, Seite 3457-3465. PMLR, (2024)Personalized Federated Learning through Local Memorization., , , und . ICML, Volume 162 von Proceedings of Machine Learning Research, Seite 15070-15092. PMLR, (2022)Throughput-Optimal Topology Design for Cross-Silo Federated Learning., , , und . NeurIPS, (2020)On The Impact of Client Sampling on Federated Learning Convergence., , , und . CoRR, (2021)A General Theory for Client Sampling in Federated Learning., , , und . FL@IJCAI, Volume 13448 von Lecture Notes in Computer Science, Seite 46-58. Springer, (2022)Clustered Sampling: Low-Variance and Improved Representativity for Clients Selection in Federated Learning., , , und . ICML, Volume 139 von Proceedings of Machine Learning Research, Seite 3407-3416. PMLR, (2021)Free-rider Attacks on Model Aggregation in Federated Learning., , und . AISTATS, Volume 130 von Proceedings of Machine Learning Research, Seite 1846-1854. PMLR, (2021)Federated Learning for Data Streams., , , und . AISTATS, Volume 206 von Proceedings of Machine Learning Research, Seite 8889-8924. PMLR, (2023)Federated Multi-Task Learning under a Mixture of Distributions., , , , und . NeurIPS, Seite 15434-15447. (2021)