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推荐系统--联邦学习下的矩阵分解(6)

推荐系统–矩阵分解(1)推荐系统–矩阵分解(2)推荐系统–矩阵分解(3)推荐系统–矩阵分解(4)推荐系统–矩阵分解(5)推荐系统–矩阵分解(6)9应用于联邦学习的矩阵分解这个部分主要参考以下两篇论文：2008
HenrySmale·2022-12-20 14:22

推荐系统--安全联邦矩阵分解(7)

相关论文:SecureFederatedMatrixFactorization论文源代码见：https://github.com/Di-Chai/FedMF1摘要为了保护用户隐私和满足法律法规，联邦（机器
HenrySmale·2022-12-20 14:22

FeSoG论文笔记

1动机冷启动问题：融合社交信息；图神经网络：从用户-项目交互中学习到编码信息；联邦学习：隐私保护面临的问题及解决思路：异构性：用户-项目交互的评分信息+社交网络（用户-用户之间的关系），FeSoG利用关系注意力机制和信息聚合来处理异构性
HenrySmale·2022-12-20 14:48

论文笔记：联邦学习——Federated Learning: Strategies for Improving Communication Efficiency

FederatedLearning:StrategiesforImprovingCommunicationEfficiency文章目录FederatedLearning:StrategiesforImprovingCommunicationEfficiency论文结构一、摘要核心二、Introduction三、StructuredUpdatelowrankrandommask四、SketchedU
liuzeyao_Newton·2022-12-19 00:30

白宫举办开源安全峰会，众多科技巨头参加

近日，众多科技巨头公司和联邦机构共聚白宫，就开源软件安全性展开讨论。
Linux_华仔·2022-12-18 12:33

字节跳动联邦学习平台Fedlearner：4个月落地开源，投放增效200%+

这个问题在不同场景中有不同的回答，在机器学习领域，答案是“联邦学习”。2016年，谷歌提出一种被称为「联邦学习」的机器学习框架——在保证数据安全的前提下，通过多方数据共同训练建模，将数据价值最大化。
字节跳动技术范儿·2022-12-17 21:40

【联邦学习】联邦学习的应用领域、开源平台

文章目录一、联邦学习的应用二、联邦学习的开源平台参考链接一、联邦学习的应用联邦学习已经被应用于计算机视觉领域，例如医学图像分析。联邦学习也被应用于自然语言处理和推荐系统领域。
想变厉害的大白菜·2022-12-17 21:09

联邦学习开源框架FATE

FATE(FederatedAITechnologyEnabler)是微众银行AI部门发起的全球首个联邦学习工业级开源框架，可以让企业和机构在保护数据安全和数据隐私的前提下进行数据协作。
培根芝士·2022-12-17 21:37

联邦学习FATE框架安装搭建

联邦学习FATE(FederatedAITechnologyEnabler)是微众银行AI部门发起的开源项目，为联邦学习生态系统提供了可靠的安全计算框架。
小陈运维·2022-12-17 21:00

1小时内轻松搭建企业级联邦学习平台，提供数据安全支持

为了应对以上挑战，其中一个可行的技术方案是联邦学习，目前该技术已成为企业之间合作解决孤立数据问题的范式，它解决了数据隐私和数据
普通网友·2022-12-17 20:28

全球首个工业级联邦学习开源平台FATE：邀请社区开发者和用户参与

题图摄于故宫（我们正在参与FATE开源社区里面的工作，也欢迎联邦学习、隐私计算等领域的开发者和用户，来与我们合作或参与项目。）
普通网友·2022-12-17 20:28

联邦学习框架FATE实践（训练/测试步骤及参数说明）

联邦学习框架FATE实践（训练/测试步骤及参数说明）一、FATE概念1.角色二、训练1.准备2.定义上传数据配置文件（1）参数说明：（2）示例3.定义DSL配置文件（1）概念（2）参数说明（3）示例4．
wendong97·2022-12-17 20:52

隐私计算--29--联邦学习平台FATE实践

一、FATE平台介绍FATE是全球首个联邦学习工业级开源框架，其基于Python开发，可以让企业和机构在保护数据安全和数据隐私的前提下进行数据协作。
武天旭·2022-12-17 20:51

当机器学习遇上隐私保护，聊聊联邦学习和分布式机器学习

导读：我认为，任何一门技术的突破发展，首先都需要解决问题，然后才是创造新价值。最近比特币行情大起大落，身边炒币的哥们纷纷大呼刺激。我一直不太清楚，支撑比特币背后的价值究竟是什么，不过，作为一名技术爱好者，我知道比特币最初推出来，为的不是让大家发家致富，而是“去中心化”，设计一套不依赖中央银行也能运行的货币体系。中心化和去中心化的，一直是技术发展史的一条浓墨重彩的主线，今天之所以有互联网，当初也是起
hzbooks·2022-12-17 13:17

GSMA公布2019“与CTIA合作的MWC洛杉矶”的新增主题演讲嘉宾名单和最新活动进展

来自美国联邦通信委员会、英特尔公司、诺基亚、OpenTable、OrangeGroup和Refinery29的高管将加入主题演讲计划亚特兰大--(美国商业资讯)--GSMA公布了即将召开的MWC19洛杉矶的最新进展
sinat_41698914·2022-12-16 12:20

免费电子书｜《联邦学习综合应用》

联邦学习自2016年首次由谷歌（Google）提出、2018年由微众银行引入国内并率先在B端进行创新应用以来，逐渐成为一种解决合作中数据隐私与数据共享矛盾的新路径，被大量应用于金融、安防、医疗、在线推荐系统等领域
DataFunTalk·2022-12-16 00:03

星环数据云平台 TDC 3.1 发布，新增滚动重启、存储回收站等八大核心功能

TDC是采用云原生技术，融合星环科技全系产品打造的统一PaaS平台，可以为企业提供数据流通交易平台、企业湖仓一体数据湖、企业数据中台、联邦云、企业数字化转型、政务大数据、云原生数据科学云和高并发数据应用八大解决方案
·2022-12-15 20:11

星环数据云平台 TDC 3.1 发布，新增滚动重启、存储回收站等八大核心功能

TDC是采用云原生技术，融合星环科技全系产品打造的统一PaaS平台，可以为企业提供数据流通交易平台、企业湖仓一体数据湖、企业数据中台、联邦云、企业数字化转型、政务大数据、云原生数据科学云和高并发数据应用八大解决方案
·2022-12-15 19:38

论文阅读笔记--Clustered Federated Learning:Model-Agnostic Distributed Multitask Optimization Under Privacy

Introduction传统的ParameterServer（P-S）架构的联邦学习系统尝试训练出一个模型，让它能适用于每一个client的数据分布，这暗含了一个假设，模型的最优解θ∗\theta^*θ
Shawn2134123·2022-12-15 18:23

Ubuntu16.04安装使用anaconda、PyTorch、Jupyter notebook以及Facebook *foltr-es*代码运行测试

Ubuntu16.04安装使用anaconda、PyTorch、Jupyternotebook以及Facebookfoltr-es代码运行测试想要运行测试下Facebook的一个有关联邦学习的工作FOLtR-ES
nan1994·2022-12-15 15:26

马斯克反悔：毫米波雷达重新上车，最快下个月就发布

这份材料上交至FCC（美国联邦通讯委员会），主要目的是申请延长60天的保密期，暂不对外雷达的具体细节、外观照片。搞得神神秘秘，不禁引起外界议论纷纷，“这是怕潜在客户知道了会推迟购买吗？”
QbitAl·2022-12-15 15:51

torch中内置的数据集：

之前研究过一些数据集可以通过代码在训练的时候进行下载，刚刚得知这些数据集是torch中内置的数据集，想自己总结记录一下Torchvision中的数据集：MNIST：手写图像组成的数据集，60,000张训练图像和10,000张测试图像（也是联邦学习实验中经常使用的数据集
白兔1205·2022-12-15 14:47

Fed-SCNN: A Federated Shallow-CNN Recognition Framework for Distracted Driving

为了解决这个问题，我们提出了联邦浅cnn识别框架(federal-scnn)。首先，在用户端通过DNN和shallow-CNN建立混合模型，对车载图像数据进行
白兔1205·2022-12-15 14:35

自动驾驶中的多种卡尔曼滤波算法及推导详解，值得一读！

首先介绍卡尔曼滤波的基本方法，然后介绍针对非线性系统改进的扩展卡尔曼滤波，最后介绍卡尔曼滤波在自动驾驶中常用的联邦卡尔曼滤波。
深蓝学院·2022-12-15 13:08

Spark基础学习笔记08：Scala简介与安装

本讲学习目标了解Scala语言的特点学会搭建Scala开发环境了解命令行模式与编译模式一、Scala简介（一）Scala概述Scala是ScalableLanguage的简写，是一门多范式的编程语言，由联邦理工学院洛桑
lwm0810·2022-12-15 11:44

ArgoDB 5.1 正式发布：多模融合、实时分析和数据安全多重升级

ArgoDB支持标准SQL语法和分布式事务，提供高并发高速数据写入、复杂查询、多模分析、数据联邦、隐私计算和动态脱敏等能力。
·2022-12-14 15:35

IJCAI 2021联邦学习与迁移学习国际研讨会即将召开，重磅嘉宾及精华议程不容错过！

“国际人工智能联合会（简称IJCAI）”自1969年创立至今，已成功举办29届，并成为业内公认历史最悠久、最优秀的人工智能领域国际顶级学术会议。受新冠疫情影响，今年IJCAI2021主会依然采用线上（VR技术）方式，于8月19日-8月26日在加拿大蒙特利尔举行。作为AI领域老牌顶会，IJCAI2021依然延续其行业前瞻性，聚焦AI领域最新动态。近年来，为解决人工智能数据不足这一“最后一公里”问题而
FedAI Ecosystem·2022-12-14 14:15

论文模型构建的步骤_7篇ICLR论文，遍览联邦学习最新研究进展

机器之心分析师网络作者：仵冀颖编辑：H4O本篇提前看重点关注ICLR2020中关于联邦学习(FederatedLearning)的最新研究进展。
weixin_39898380·2022-12-14 14:44

7篇ICLR论文，遍览联邦学习最新研究进展

2020-04-3013:10:54机器之心分析师网络作者：仵冀颖编辑：H4O本篇提前看重点关注ICLR2020中关于联邦学习（FederatedLearning）的最新研究进展。
东大梅西·2022-12-14 14:43

FATE开源项目向可信联邦学习进发

题图摄于北京798艺术区2019年初，微众银行开源了全球首个工业级联邦学习框架FATE（FederatedAITechnologyEnabler），大幅降低联邦学习的应用门槛。
普通网友·2022-12-14 14:42

杨强教授：希望2022年实现从联邦学习到可信联邦学习的跨越

题图摄于北京景山：CBD远眺本期转发杨强教授关于“可信联邦学习”的演讲内容，来自可信联邦学习最新论文，从信息论角度，提出隐私与模型性能的No-freelunch定理，值得大家学习。
普通网友·2022-12-14 14:42

面向隐私计算的联邦学习激励机制与效率优化研究

大致是了解了申请项目的全过程，写一份好的申请书，选择合适的课题真的十分重要科研项目进展希望能拿到国家级项目–好消息是拿国家级了--坏消息是EI即以上一篇论文+专利，未来有学弟看到这篇文章，申请大创时可以考虑联邦学习这方面的内容
破茧于复旦·2022-12-14 14:42

各位大佬觉得联邦学习可以研究的问题有些什么？小白了解一下这个水深不深?#联邦学习

其实联邦学习就是一种特殊的分布式学习。分布式学习已经被研究十几年了，Low-hangingfruits早就被人摘了。联邦学习有一些特殊的设定，比普通的分布式学习要困难一些，所以还是有的做的。
AI致力·2022-12-14 14:42

纵向联邦学习：

联邦学习联邦学习（FederatedLearning,FL）概念最早由Google在2016年出[29]，原本用于解决大规模Android终端协同分布式机器学习的隐私问题。
maoguan121·2022-12-14 14:42

横向联邦学习

联邦学习联邦学习（FederatedLearning,FL）概念最早由Google在2016年出[29]，原本用于解决大规模Android终端协同分布式机器学习的隐私问题。
m0_74079109·2022-12-14 14:12

数据安全前言技术研究联邦学习

联邦学习联邦学习（FederatedLearning,FL）概念最早由Google在2016年出[29]，原本用于解决大规模Android终端协同分布式机器学习的隐私问题。
m0_73803866·2022-12-14 14:11

一文详解百度、谷歌、京东、腾讯在分布式网络训练下的联邦学习解决方案

fedprox|fedavg|联邦学习机器学习|差分隐私|分布式网络训练随着机器学习、隐私计算、高性能计算、深度学习训练、差分隐私的快速发展，如今的人工智能仍然面临两大挑战。
高性能服务器·2022-12-14 14:40

《2021联邦学习全球研究与应用趋势报告》发布，中美为最大领跑者 | 附下载链接...

撰文：XT编审：寇建超排版：李雪薇7月31日，美国亚马逊公司（Amazon）被卢森堡数据保护委员会处以7.46亿欧元（约合57.2亿元人民币）的罚款，原因是Amazon违反了欧盟的《通用数据保护条例》。事实上，Amazon并非是首次遭遇数据隐私巨额罚款的公司，此前Facebook和Google也因违反相关数据隐私保护规定而被处以巨额罚款。如今，随着人们越来越重视个人隐私权、政策法规愈发严格、数据协
智源社区·2022-12-14 14:39

联邦学习学习方法及科研论文分析

联邦学习科研论文，综述文章联邦学习推荐入门资料学习资料分享，取路径如下（notfree）链接：https://pan.baidu.com/s/1020JvXk5JZug7HksnhaPgA提取码：pn86
AI致力·2022-12-14 14:39

“黑飞”太猖狂，无人机也将实名上牌？

为了遏制无人机飞行当中的恶作剧与疏忽现象，联邦监管者提出成立一个新系统，要求机主注册自己的无人机。周一，华盛顿的一次会议上，运输部长安东尼·福克斯表示，运输部已经成立专案组制定这一登记程序的具体细节。
weixin_34150830·2022-12-14 09:29

个性化联邦学习综述

OK从今天开始，我将从个性化联邦学习出发，研究如何缓解联邦学习中的模型异构性问题。
联邦学习小白·2022-12-14 07:46

WorldS4 2020 | 联邦学习的个性化技术综述

目录前言摘要I.引言II.个性化需求III.方法A.添加用户上下文B.迁移学习C.多任务学习D.元学习E.知识蒸馏F.基础+个性化层G.全局模型和本地模型混合IV.总结前言题目：SurveyofPersonalizationTechniquesforFederatedLearning会议：2020FourthWorldConferenceonSmartTrendsinSystems,Securit
Cyril_KI·2022-12-14 07:41

博士申请 | 悉尼科技大学澳大利亚人工智能研究院招收联邦学习全奖博士生...

目前，AAII研究院龙国栋副教授（A/ProfGuodongLong）和张成奇杰出教授（ProfChengqiZhang）的研究组招收联邦学习（偏机器学习方向）
深度学习技术前沿·2022-12-13 21:34

DES详解及Python代码

DESDES简介数据加密标准（英语：DataEncryptionStandard，缩写为DES）是⼀一种对称密钥加密分组密码算法，1976年年被美国联邦政府的国家标准局确定为联邦资料处理标准（FIPS）
kascas·2022-12-13 09:12

Model-Agnostic Meta-Learning （MAML）模型介绍及算法详解

在学习联邦学习过程中，有涉及到MAML的内容，这里将学习资料做转载原文地址添加链接描述MAML在学术界已经是非常重要的模型了，论文Model-AgnosticMeta-LearningforFastAdaptationofDeepNetworks
联邦学习的道路上·2022-12-12 20:05

【文献阅读】自适应联邦优化

在这项工作中，提出了联邦版本的自适应优化器，包括ADAGRAD、ADAM和YOGI，并分析了它们在一般非凸设置的异构数据存在时的收敛性。
晨曦未眠·2022-12-12 16:00

基于联邦学习的MNIST手写数字识别-Pytorch实现

参考：基于联邦学习的MNIST手写数字识别-Pytorch实现-灰信网（软件开发博客聚合）(freesion.com)一、MNIST数据集大量参考：MNIST数据集_保持理智802的博客-CSDN博客_
晨曦未眠·2022-12-12 16:29

联邦学习开山之作代码解读与收获

参考：联邦学习代码解读，超详细_一只揪°的博客-CSDN博客_联邦学习代码参考文献：[1602.05629]Communication-EfficientLearningofDeepNetworksfromDecentralizedData
晨曦未眠·2022-12-12 16:29

【文献阅读】联合学习：挑战、方法和未来方向

本次阅读的是联邦学习的一篇综述FederatedLearning:Challenges,Methods,andFutureDirections，作者是TianLi等。
晨曦未眠·2022-12-12 16:29

【文献阅读】异构网络中的联邦优化——FedProx

本文是FedProx的论文，值得一看。由于本文之前有简单看过一次，这次就不细读，就只读其中比较重要的部分也就是PedProx的实现和收敛证明。定义1：（-不精确解）对于一个函数，其中。我们认为是优化目标的一个-不精确解，当且仅当，其中。注意当越小，意味着精确度越高。在后文的分析中都使用了这个概念来测量每一轮的计算量。之后文章指出FedAvg的主要问题：虽然执行更多的本地epoch允许更多的本地计算
晨曦未眠·2022-12-12 16:29
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