联邦学习实验：基于TensorFlow.js的实现
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简介：
本项目通过TensorFlow.js在浏览器环境中实现了联邦学习实验，旨在探索和验证联邦学习技术在前端环境的应用潜力与效果。
TensorFlow.js中的联合学习不是TensorFlow的官方联合学习框架。这是TensorFlow.js的一个实验性库，并且目前尚未维护。如果您想使用官方的联合学习库，请查阅相关文档或资源。
这是一个用于实验和演示目的的父存储库，实现了联邦学习技术。联邦学习是一种以分布式方式训练机器学习模型的方法。尽管它涉及一台中央服务器，但该服务器无需查看任何数据甚至计算梯度。相反，客户端在本地执行所有推理和训练（他们已经在TensorFlow.js中进行了训练），并且只是定期向服务器发送更新后的权重（而不是原始数据）。服务器的唯一工作就是聚合这些权重并重新分发它们，这意味着它可以非常轻巧。
基本用法如下：
- 在服务器端（NodeJS）:
```javascript
import * as http from http;
import * as federated from ./federated-learning-server;
// 具体实现代码省略。
```
注意：以上示例中的导入语句和库名称仅供参考，实际使用时请根据具体项目环境进行调整。
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