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Linux
AS联邦
隐语v0.7.18版本更新,构建跨机构分布式底座RayFed
在多方安全计算算法层,明密文调度层,基础设备层,文档等方面都做了优化,并发布全新的跨机构
联邦
分布式底座(RayFed),提供跨机构的分布式
联邦
执行能力,在保持隐语集中式编程易用性的基础上,提升整体系统的安全性
隐语SecretFlow
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2023-01-17 09:54
隐私计算技术
分布式
联邦
学习中的non-iid总结
最近研究
联邦
学习(federatedlearning,FL)中的non-iid的解决办法时遇到瓶颈,写成博客将最近的工作总结一下,希望有大佬看到这篇博客不吝赐教。
海边的西西弗斯
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2023-01-17 09:22
联邦学习
人工智能
机器学习
大数据
百度安全入选权威报告《
联邦
学习与可信AI市场机会分析》典型厂商
联邦
学习作为一种新兴的人工智能基础技术,在国际数据公司(IDC)定义下,
联邦
学习是一种分布式隐私保护建模方法,在保证所有训练数据不出域的前提下,多个参与方通过与聚合模型协作学习的方式共同训练新的数据模型的方法
·
2023-01-16 11:52
人工智能安全数据库
创投更重点关注技术、场景“两手抓”的科技企业
在自然语言处理、迁移学习和
联邦
学习等领域,取得了突破。对于引领人工智能发展方向的前沿技术,各个机构对是那些掌握世界级顶尖技术能力的团队支持力度最大。更广:人工智能中相对成熟的
中国数字化转型网
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2023-01-15 11:53
科技
人工智能
自然语言处理
FATE —— 二.4.4
联邦
任务,guest 使用图像数据,host使用文本数据
在本任务中,我们将向您展示如何在HeteroNN下构建联合任务,其中参与方使用不同的结构化数据:来宾方具有图像数据和标签,宿主方具有文本,它们一起完成二进制分类任务。教程数据集由flickr8k构建,标签0和1指示图像是在荒野中还是在城市中。您可以从这里下载处理过的数据集,并将其放在examples/data下。完整的数据集可以从这里下载。(请注意,原始数据集与本示例中的数据不同,出于演示目的,此
MMM881
·
2023-01-13 15:58
联邦学习
python
神经网络
深度学习
人工智能
算法
FATE —— 二.4.2 Criteo上的
联邦
经典CTR模型训练
我们使用第三方库torchrechub调用一些经典的推荐模型,如FM、DeepFM等,并使用它在FATE中构建
联邦
任务。在数据集方面,我们使用了经过采样和预处理的Criteo数据集,共有50K个数据。
MMM881
·
2023-01-13 15:22
联邦学习
算法
深度学习
python
神经网络
计算机安全全球顶级会议研究梳理:DeFi 与安全
被称为计算机安全四大顶会之一,本次ACMCSS2022「DeFi与安全」主题Workshop共计收录10篇论文,大体上分为MEV、DeFi的博弈论与机制设计、AMM三个主题,作者大多来自于哥伦比亚大学、康奈尔大学、苏黎世
联邦
理工
初晓链研究员
·
2023-01-13 12:18
区块链
DEFI
1024程序员节
区块链
DEFI
FATE —— 二.4.1
联邦
Rensnet关于CIFAR-10的训练
在这个示例中,我们向您展示了如何使用torchvision模型来执行联合分类任务数据集:CIFAR10您可以通过以下链接下载CIFAR-10数据集:CIFAR-10CIFAR-10来源于:地址为了便于演示,我们的客户将使用相同的数据集本地测试首先,我们在本地测试我们的模型和数据集。如果它有效,我们可以提交联合任务。frompipeline.component.nnimportsave_to_fat
MMM881
·
2023-01-12 16:59
联邦学习
深度学习
人工智能
python
算法
ECCV 2022 | FedX: 在无监督
联邦
学习中进行知识蒸馏
©PaperWeekly原创·作者|张成蹊单位|Freewheel机器学习工程师研究方向|自然语言处理论文的立意是在
联邦
学习过程中,结合对比学习,用局部与全局的两种蒸馏方式来无监督地学习样本的向量表示。
PaperWeekly
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2023-01-12 08:38
算法
python
机器学习
人工智能
深度学习
想详细了解风头正劲的
联邦
学习吗?这篇最强综述论文满足你
点击上方“深度学习技术前沿”,选择“星标”公众号资源干货,第一时间送达
联邦
学习(FederatedLearning,FL)指多个客户端在一个中央服务器下协作式地训练模型的机器学习设置,该设置同时保证训练数据去中心化
深度学习技术前沿
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2023-01-12 06:13
【技术博客】面向大规模的
联邦
学习:系统设计
摘要
联邦
学习是一种分布式的机器学习方法,可以对大量分散在移动设备上的数据进行训练,而在实现时,则会遇到许多问题。因此,如何设计一个系统这个问题就会自然而然产生。
MoModel
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2023-01-12 06:12
图像识别
机器学习
人工智能
人工智能
机器学习
深度学习
联邦
学习论文阅读二:PRECAD
联邦
学习论文阅读二:PRECADPRECAD:Privacy-PreservingandRobustFederatedLearningviaCrypto-AidedDifferentialPrivacy
一步一个脚印ッ
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2023-01-12 06:09
联邦学习论文合集
论文阅读
学习
手写数字识别之
联邦
学习
TFF的开发旨在促进
联邦
学习(FL)的开放式研究和实验,该方法是一种机器学习方法,客户共享一个全局模型并共同训练,但是客户的训练数据保留在本地。
baidu_35560935
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2023-01-12 06:06
联邦学习
TFF
tensorflow
深度学习
联邦
学习 (FL) 中常见的3种模型聚合方法的 Tensorflow 示例
联合学习(FL)是一种出色的ML方法,它使多个设备(例如物联网(IoT)设备)或计算机能够在模型训练完成时进行协作,而无需共享它们的数据。“客户端”是FL中使用的计算机和设备,它们可以彼此完全分离并且拥有各自不同的数据,这些数据可以应用同不隐私策略,并由不同的组织拥有,并且彼此不能相互访问。使用FL,模型可以在没有数据的情况下从更广泛的数据源中学习。FL的广泛使用的领域如下:卫生保健物联网(IoT
deephub
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2023-01-12 06:34
tensorflow
人工智能
深度学习
神经网络
深度学习/
联邦
学习随笔一PyTorch基础知识
深度学习/
联邦
学习随笔一PyTorch基础知识Tensor(张量)PyTorch里面处理的最基本的操作对象就是Tensor,Tensor是张量的英文,表示的是一个多维的矩阵,比如零维就是一个点、一维就是向量
沉睡中的主角
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2023-01-12 01:01
pytorch
深度学习
python
联邦
学习FedAvg算法复现任务
本文目录1.准备工作2.分割数据集3.数据节点类4.CNN模型类5.利用FedAvg算法训练6.client训练函数7.模型评估函数8.模型训练结果附录:关键函数记录**torch.nn.Module.load_state_dict****nn.utils.clip_grad_norm_**torch.nn.Embedding1.准备工作FedAvg算法过程如下:数据集介绍:CIFAR-10是一个
梦码城
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2023-01-11 19:37
联邦学习
深度学习
联邦学习
FedAvg
人工智能
基于cifar10数据集的FedAvg
联邦
学习任务
本文目录1.cifar10数据集介绍2.
联邦
学习介绍3.客户端CNN模型3.FedAvg实现运行结果出自论文《Communication-EfficientLearningofDeepNetworksfromDecentralizedData
梦码城
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2023-01-11 19:36
联邦学习
pytorch
深度学习
python
联邦
学习-FedAvg、FedAMP论文解读
文章目录
联邦
学习-FedAvg、FedAMP论文解读FedAvg解读解决问题算法原理实验结果优缺点FedAMP解读解决问题FedAMP算法原理HeurFedAMP算法原理实验结果优缺点
联邦
学习-FedAvg
‘Atlas’
·
2023-01-11 19:06
深度学习
联邦学习
深度学习
联邦学习
联邦
学习(FL,Federated Learning) 之FedAvg算法
Communication-EfficientLearningofDeepNetworksfromDecentralizedData论文地址:[1602.05629]Communication-EfficientLearningofDeepNetworksfromDecentralizedData(arxiv.org)FL主要瓶颈:1.通信速率不稳定,且可能不可靠2.聚合服务器的容量有限,同时与s
bit_100
·
2023-01-11 19:36
论文阅读笔记
联邦学习
pytorch
机器学习
人工智能
联邦
学习(二):卷积神经网络通过底层 API 实现 FedAvg
联邦
算法
文章目录1、导入需要的库2、导入并处理数据3、定义批次数据类型4、定义模型类型4.1得到每一层神经网络的参数形状4.2得到模型类型4.3建立模型4、定义计算一个批次损失的函数5、定义通过一个批次的损失更新网络参数的函数6、定义通过一个客户端的损失更新网络参数的函数7、定义通过所有客户端的损失更新网络参数的函数1、导入需要的库importcollectionsimportnumpyasnpimpor
cofisher
·
2023-01-11 19:36
联邦学习
深度学习
python
python
深度学习
联邦学习
【
联邦
学习】FedAvg 过程简介
文章目录一、FedAvg简介二、
联邦
训练过程参考链接一、FedAvg简介FedAvg是一种分布式框架,允许多个用户同时训练一个机器学习模型。在训练过程中并不需要上传任何私有的数据到服务器。
想变厉害的大白菜
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2023-01-11 19:06
机器学习
机器学习
支持向量机
算法
基于 TensorFlow Federated 的 X 射线图像分类用于 COVID-19 识别
这段时间学习了
联邦
学习的一些知识,完成了基于TensorFlowFederated实现的X射线图像分类用于COVID-19识别的一个例子,与大家分享。
AI Medicine
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2023-01-11 15:07
联邦学习
图像分类
COVID-19
tensorflow
健康医疗
分类
联邦
学习 (FL) 中常见的3种模型聚合方法的 Tensorflow 示例
联合学习(FL)是一种出色的ML方法,它使多个设备(例如物联网(IoT)设备)或计算机能够在模型训练完成时进行协作,而无需共享它们的数据。“客户端”是FL中使用的计算机和设备,它们可以彼此完全分离并且拥有各自不同的数据,这些数据可以应用同不隐私策略,并由不同的组织拥有,并且彼此不能相互访问。使用FL,模型可以在没有数据的情况下从更广泛的数据源中学习。FL的广泛使用的领域如下:卫生保健物联网(IoT
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2023-01-11 11:13
纵向
联邦
线性回归实现-Federated Machine Learning Concept and Applications论文复现
本实验的算法实现思路来自这篇论文FederatedMachineLearningConceptandApplications文章目录场景介绍同态加密算法python的phe库实现了加法同态加密角色1角色2传统的线性回归纵向
联邦
线性回归纵向
联邦
线性回归代码实现导入工具包准备数据使用普通线性回归训练搭建训练过程纵向
联邦
线性回归实现垂直切分数据集客户端父类实现客户端
fun. 逗~
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2023-01-10 14:56
线性回归
python
联邦
学习——用data-free知识蒸馏处理Non-IID
《Data-FreeKnowledgeDistillationforHeterogeneousFederatedLearning》ICML2021最近出现了利用知识蒸馏来解决FL中的用户异构性问题的想法,具体是通过使用来自异构用户的聚合知识来优化全局模型,而不是直接聚合用户的模型参数。然而,这种方法依赖于proxydataset,如果没有这proxydataset,该方法便是不切实际的。此外,集成
联邦学习小白
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2023-01-10 11:41
联邦学习
知识蒸馏
大数据
机器学习
FedMD: Heterogenous Federated Learning via Model Distillation论文笔记
本文提出使用迁移学习和知识蒸馏开发了一个
联邦
学习框架FedMD,此框架允许不同的客户端根据其计算能力设计不同的网络结构,并且保护数据集的隐私安全和模型的隐私安全条件下联合训练出一个模型。
Zoran_卓
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2023-01-10 11:41
论文笔记
联邦学习
知识蒸馏
迁移学习
数据不动模型动-
联邦
学习的通俗理解与概述
关注公众号,发现CV技术之美
联邦
学习是一种机器学习设定,其中许多客户端(例如:移动设备或整个组织)在中央服务器(例如:服务提供商)的协调下共同训练模型,同时保持训练数据的去中心化及分散性。
我爱计算机视觉
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2023-01-10 11:40
网络
算法
大数据
分布式
编程语言
【论文阅读】Device Sampling for Heterogeneous Federated Learning: Theory, Algorithms, and Implementation
异构
联邦
学习的设备采样:理论,算法,实现一、文章介绍二、背景和目的三、建模1、边缘设备模型2、网络拓扑3、
联邦
学习模型4、建模总结四、方法1、数据分流2、设备采样(1)核心思想(2)GCN训练过程3、
联邦
学习训练过程五
九九喵99
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2023-01-10 11:40
论文阅读
论文阅读笔记--Federated Continual Learning with Weighted Inter-client Transfer
本文提出了一种新的场景,
联邦
学习(FL)的每个client各自执行一系列的持续学习(ContinualLearning)任务,为了说明这个场景的实际意义,文章给出了这样一个场景:若干个医院要通过一个
联邦
学习框架交流自己的知识
Shawn2134123
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2023-01-10 11:10
深度学习
神经网络
人工智能
机器学习
分布式
论文阅读笔记--Data-Free Knowledge Distillation for Heterogeneous Federated Learning(FEDGEN)
链接:https://arxiv.org/abs/2105.10056v2这篇文章发表在ICML2021,讲的是如何解决
联邦
学习中的数据异构问题。
Shawn2134123
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2023-01-10 11:09
深度学习
人工智能
机器学习
分布式
隐私计算--35--
联邦
学习安全防御之同态加密
一、Paillier半同态加密算法同态加密又可以分为全同态加密、些许同态加密和半同态加密三种形式。这其中,由于受到性能等因素的约束,当前在工业界主要使用半同态加密算法。Paillier即属于半同态加密算法,其并不满足乘法同态运算,虽然Paillier算法不是全同态加密的,但是与全同态加密算法(FHE)相比,其计算效率大大提升,因此在工业界被广泛应用。我们以x表示明文,以[[x]]表示其对应的密文,
武天旭
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2023-01-09 15:47
数据安全与隐私计算
联邦学习
迁移学习
横向联邦学习
人工智能
纵向联邦学习
转载-
联邦
学习 - 基础知识+白皮书+杨强教授讲座总结+同态加密+ 差分隐私
原文链接:https://blog.csdn.net/qq_41409438/article/details/102213895
联邦
学习兴起原因概念分类横向
联邦
学习纵向
联邦
学习
联邦
迁移学习优势系统架构
联邦
学习与现有研究的区别
联邦
学习与差分隐私理论的区别
联邦
学习与分布式机器学习的区别
联邦
学习与
联邦
数据库的关系
联邦
学习的最新发展及应用
nanoleak coding
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2023-01-09 15:45
隐私计算
纵向
联邦
学习原理介绍——LR,XGBoost,SplitNN
这是我的学习笔记,若有不足和错误之处,欢迎交流和指正,谢谢!联系方式:
[email protected]
文章目录1.Introduction2.Preliminaries2.1VFL加密方法2.2VFL平台3.VFL逻辑回归4.VFLXGBoost4.1XGBoost4.2SecureBoost5.SplitNN5.1Pipeline5.2Aggregation推荐阅读:[1]LabelInferenc
lrchang
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2023-01-09 15:45
纵向联邦学习
深度学习
人工智能
机器学习
联邦
学习在保护隐私方面的三大技术
联邦
学习在保护隐私方面的三大技术
联邦
学习在保护隐私方面的三大技术:差分隐私(DifferentialPrivacy)、同态加密(HomomorphicEncryption)、隐私保护集合交集(PrivateSetIntersection
学而时习之!!
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2023-01-09 15:14
联邦学习
深度学习
同态加密与
联邦
学习
联邦
学习通过加密机制下的参数交换方式保护用户数据隐私,加密手段包括同态加密等。
一直在路上ing
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2023-01-09 15:44
隐私计算
【
联邦
学习实战】基于同态加密和差分隐私混合加密机制的FedAvg
联邦
学习实战——基于同态加密和差分隐私混合加密机制的FedAvg前言1.FedAvg1.1getData.py1.2Models.py1.3client.py1.4server.py1.5性能评估1.5.1Non-IID
HERODING23
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2023-01-09 15:43
联邦学习
同态加密
pytorch
深度学习
差分隐私
联邦学习
【
联邦
学习邂逅密码学系列】基于同态加密算法python代码实现
联系方式:
[email protected]
前言
联邦
学习是一种参与方之间联合隐私训练的新范式,受到学术界和工业界的关注。
lrchang
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2023-01-09 15:43
联邦学习邂逅密码学系列
同态加密
深度学习
分布式
边缘计算
博士申请 | 澳大利亚麦考瑞大学吴佳教授招收图挖掘方向全奖博士生
麦考瑞大学麦考瑞大学(MacquarieUniversity)是位于澳大利亚新南威尔士州悉尼市的一所公立研究型大学,位于麦考瑞公园(MacquariePark),是悉尼大都市地区设立的第三所大学,英
联邦
大学协会成员
PaperWeekly
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2023-01-09 14:51
腾讯
百度
人工智能
数据挖掘
机器学习
EAIDK学习日记—DAY1
边缘VS云3.边缘智能的类型①边缘收集数据,云端训练+推理(适用于大部分智能音箱,部分收音机)②边缘收集数据+推理,云端训练(端云结合,适用于大部分智能设备③边缘收集数据加推理,分布式边缘训练(适用于
联邦
学习
正太man
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2023-01-09 11:57
机器学习
神经网络
联邦
学习(六):Tensorflow 实现
联邦
迁移学习
文章目录项目说明方法说明代码说明1、导入需要的库2、为每个客户端制作数据集2.1导入并处理MNIST数据2.2定义相关变量2.3为每个客户端制作训练集和测试集3、建立模型3.1建立服务器模型3.2建立客户端模型4、定义训练过程5、模型训练项目说明本项目旨在使用Tensorflow2.0模拟实现论文FederatedTransferLearningforIntelligentFaultDiagnos
cofisher
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2023-01-09 11:55
联邦学习
Tensorflow
2.0
深度学习
tensorflow
深度学习
联邦学习
联邦
学习(三):Tensorflow2.0 实现
联邦
学习
文章目录项目说明代码实现1、导入需要的库2、定义相关的类2.1Data2.2Aggregator2.3Model2.4Bank3、导入并处理原始数据4、
联邦
学习4.1划分数据并重采样4.2模型训练4.2.1
cofisher
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2023-01-09 11:54
联邦学习
Tensorflow
2.0
python
python
tensorflow
深度学习
联邦学习
[tensorflow]
联邦
学习框架TFF安装记录(基于docker)
1.介绍tensorflowfederated(下面简称为TFF)是谷歌开发的一款开源
联邦
学习框架,该框架基于tensorflow(下面简称为TF)运行.安装这个框架花了我两天时间,现在对安装过程进行总结
一骑红尘荔枝来
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2023-01-09 11:53
Docker入门教程系列
Tensorflow学习
Tensorflow
Federated联邦学习
tensorflow
docker
深度学习
(windows)超轻松的anaconda下tensorflow与tensorflow-federated
联邦
学习环境安装
所需软件:anacondanavigator网上的大部分都是使用cmd安装,会遇到特别多问题(解决了半天还是有的跳不过去TT),摸索了很久找到了巨简单的安装方法一、配置环境需要创建一个新的虚拟环境,常见做法宜遇到InvalidArchiveError等一系列问题,下面我写的文章有一种极简单方法绕过这些问题无痛创建。https://blog.csdn.net/Tainya_/article/deta
Tainya_
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2023-01-09 11:52
tensorflow
python
深度学习
【论文笔记】A survey on federated learning (综述)
YuXie,HangBai,BinYu,WeihongLi,YuanGaoKeywordsFederatedlearning;Privacyprotection;MachinelearningAbstract
联邦
学习是在一个中央聚合器的协调下多客户协作解决机器学习问题的机制
你的莽莽没我的好吃
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2023-01-09 10:37
联邦学习
联邦学习
隐私保护
人工智能
专题1:NGSIM数据集切分
目录一.NGSIM数据介绍二.NGSIM数据集中字段的介绍三.数据集切分四.总结:一.NGSIM数据介绍NGSIM的全称为NextGenerationSimulation,是由美国
联邦
公路局发起的一项数据采集项目
小谢@
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2023-01-08 17:30
NGSIM数据集处理
python
大数据
经验分享
联邦
学习和Analyzing User-Level Privacy Attack Against Federated Learning阅读报告
联邦
学习所具有的特点支持非独立同分布的数据不同客户端中的样本产生可能有差别。特征分布倾斜:不同的人写相同的字但字迹不一样。标签分布倾斜:不同地区的人用的表情不一样。
mentalps
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2023-01-07 10:21
周报
机器学习
网络安全
人工智能
阿里达摩院获KDD 2022最佳论文,国内企业首次获奖
KDD组委会对达摩院获奖的
联邦
图学习开源工作FederatedScope-
深度学习技术前沿
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2023-01-07 02:00
算法
大数据
编程语言
计算机视觉
机器学习
【论文导读】- Cluster-driven Graph Federated Learning over Multiple Domains(聚类驱动的图
联邦
学习)
文章目录论文信息摘要主要贡献聚类驱动的图
联邦
学习问题定义
联邦
聚类聚类模型聚类模型的联系FedCG框架论文信息Cluster-drivenGraphFederatedLearningoverMultipleDomains
1 + 1=王
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2023-01-07 02:55
深度学习
论文导读
人工智能
GCN
联邦学习
cluster
文献阅读--FLTrust: Byzantine-robust Federated Learning via Trust Bootstrapping
本文设计了一个Byzantine-robust(能够抵御投毒攻击)的
联邦
学习框架。
学渣渣渣渣渣
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2023-01-06 09:27
论文阅读
人工智能
机器学习(一)
目录一、
联邦
学习(目标:解决数据的协作和隐私问题)1、特点:2、
联邦
学习体系3、
联邦
学习应用案例二、机器学习集合Fate框架一、基本概念:1、Fate概念:2、Fate设计原则:3、Fate框架的由来二
I Want To IT Master
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2023-01-06 09:19
拓展与总结(项目总结)
深度学习
人工智能
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